Obviously, U should be symmetric fo

Obviously, U should be symmetric for all freq(c(1),k), freq(c(2), k),…, freq(c(|P|), k). U takes a smaller value if the uncertainty in the neighborhood is low. (For detailed discussion about the impact of this uncertainty function on the data association problem and why it should be taken into consideration, see Ref. [27].)

In this paper, we choose entropy as the uncertainty function. Entropy function is typically used in information theory.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างชัดเจน U ควรจะสมมาตรทั้งหมด freq(c(1),k), freq(c(2), k), ..., freq (c (|P|), k) U จะเป็นค่าที่มีขนาดเล็กว่าความไม่แน่นอนในย่านต่ำ (สำหรับสนทนารายละเอียดเกี่ยวกับผลกระทบของฟังก์ชันนี้ความไม่แน่นอนปัญหาความสัมพันธ์ของข้อมูลและควรจะนำมาพิจารณาว่าทำไม ดูอ้างอิง [27])ในเอกสารนี้ เราเลือกเอนโทรปีเป็นฟังก์ชันของความไม่แน่นอน โดยปกติจะใช้เอนโทรปีฟังก์ชันในทฤษฎีข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เห็นได้ชัดว่า U ควรจะสมมาตรสำหรับความถี่ทั้งหมด (ค (1), k), ความถี่ (ค (2), k), ... , ความถี่ (ค (| P |), k) U ใช้ค่าที่น้อยลงหากความไม่แน่นอนในพื้นที่ใกล้เคียงอยู่ในระดับต่ำ (สำหรับการอภิปรายรายละเอียดเกี่ยวกับผลกระทบของฟังก์ชั่นนี้ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับปัญหาการเชื่อมโยงข้อมูลและเหตุผลที่มันควรจะนำมาพิจารณาดู Ref. [27].) ในบทความนี้เราเลือกที่เอนโทรปีเป็นหน้าที่ความไม่แน่นอน ฟังก์ชั่นเอนโทรปีโดยปกติจะใช้ในทฤษฎีข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เห็นได้ชัดว่าคุณควรจะสมมาตรทุกความถี่ ( C ( 1 ) , K ) , ความถี่ ( C ( 2 ) , K ) , . . . , ความถี่ ( C ( | P | ) , K ) U จะเล็กลง ถ้าค่าความไม่แน่นอนในย่านต่ำ ( สำหรับรายละเอียดการอภิปรายเกี่ยวกับผลกระทบของความไม่แน่นอน หน้าที่ ใน สมาคม ข้อมูลปัญหา และทำไมมันควรจะพิจารณาดูอ้างอิง [ 27 ] )

ในกระดาษนี้เราเลือกเอนโทรปีเป็นฟังก์ชันความไม่แน่นอนเอนโทรปีเป็นฟังก์ชัน ที่ใช้โดยทั่วไปในทฤษฎีสารสนเทศ