Jensen-Shannon 散度
贡献者： xzllxls; addis
JS 散度（Jensen-Shannon Divergence，缩写 JSD）是基于 KL 散度（相对熵）的一种统计学度量，能够衡量两个概率分布之间的差异程度。
设概率空间上有两个概率分布 $P$ 和 $Q$，$M=\frac{1}{2}(P+Q)$，为 $P$ 和 $Q$ 的平均，则，$P$ 和 $Q$ 的 $JS$ 散度定义为
\begin{equation}
JSD(P||Q)=\frac{1}{2}D_{KL}(P||M)+\frac{1}{2}D_{KL}(Q||M)~,
\end{equation}
其中，$D_{KL}$ 表示 $KL$ 散度。
参考文献
- B. Fuglede and F. Topsoe, “Jensen-Shannon divergence and Hilbert space embedding,” in International Symposium onInformation Theory, 2004. ISIT 2004. Proceedings., 2004, p. 31–.
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