一、简介
在之前的博客（C++ ID3决策树）中，提到过一种
信息熵的概念，其中它表达的大致意思为：香农认为熵是指“当一件事情有多种可能情况时，这件事情发生某种情况的不确定性”，也就是指如果一个事情的不确定性越大，那么这个信息的熵值就越大，基于这个理论我们就可以通过最小化邻域点集中包含的信息熵为约束条件，计算得到最佳邻域尺度半径，具体的公式如
Matlab 一种自适应搜索半径的特征提取方法
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转载自blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/131927467
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