更新时间：2024-09-21 08:29
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。互信息的定义与交叉近似。
设两个随机变量的联合分布为，边际分布分别为，互信息是联合分布与乘积分布的相对熵，即
互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森校验有着密切的联系。
信息是物质、能量、信息及其属性的标示。逆维纳信息定义信息是确定性的增加。逆香农信息定义信息是事物现象及其属性标识的集合。
一般而言，信道中总是存在着噪声和干扰，信源发出消息x，通过信道后信宿只可能收到由于干扰作用引起的某种变形的y。信宿收到y后推测信源发出x的概率，这一过程可由后验概率p(x|y)来描述。相应地，信源发出x的概率p(x)称为先验概率。我们定义x的后验概率与先验概率比值的对数为y对x的互信息量（简称互信息）。
根据熵的连锁规则，有
因此，
这个差叫做X和Y的互信息，记作。
按照熵的定义展开可以得到：
，且等号成立的充要条件是X和Y相互独立。
如果构成马式链，则
其他
某个词t和某个类别Ci传统的互信息定义如下:
互信息是计算语言学模型分析的常用方法，它度量两个对象之间的相互性。在过滤问题中用于度量特征对于主题的区分度。互信息的定义与交叉熵近似。互信息本来是信息论中的一个概念，用于表示信息之间的关系, 是两个随机变量统计相关性的测度，使用互信息理论进行特征抽取是基于如下假设：在某个特定类别出现频率高，但在其他类别出现频率比较低的词条与该类的互信息比较大。通常用互信息作为特征词和类别之间的测度，如果特征词属于该类的话，它们的互信息量最大。由于该方法不需要对特征词和类别之间关系的性质作任何假设，因此非常适合于文本分类的特征和类别的配准工作。