در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.
توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است.
اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:
معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(21)
اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:
(22)
بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان میدهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‌باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‌باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:
(23)
با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:
(24)
بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(25)
به منظور مرتبسازی داده‌ها روش تقابلی به صورت فرموله میشود:
(26)
مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی
انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information
