entropiebasierter

Entropiebasierter bezeichnet in der Informations- und Datenverarbeitung Verfahren, Kriterien oder Modelle, die Entropie als zentrale Größe verwenden. Entropie ist ein Maß für Unsicherheit oder Informationsgehalt einer Wahrscheinlichkeitsverteilung; in der Informationstheorie wird meist die Shannon-Entropie verwendet. Entropiebasierte Ansätze bewerten oder optimieren die Verteilung der Informationen in Daten, um Entscheidungen zu treffen, Merkmale zu selektieren oder Klassen zu trennen.

Typische Anwendungsfelder sind die Bildverarbeitung und Mustererkennung, wo entropiebasierte Segmentierungsmethoden die Grauwerte eines Bildes analysieren und anhand der Entropie der Klassenverteilungen Schwellen setzen oder Bereiche trennen. In Statistik und Maschinellem Lernen dienen entropiebasierte Kriterien wie Informationsgewinn oder Mutual Information der Merkmalsauswahl und der Strukturierung von Modellen. In der Datenkompression werden Konzepte der Entropie genutzt, um effizientere Codierung zu ermöglichen; in der Theorie finden sich auch Bezüge zu Kryptographie und Fehlerschätzung.

Herausforderungen umfassen die zuverlässige Schätzung von Wahrscheinlichkeiten aus begrenzten Daten, die Empfindlichkeit gegenüber Rauschen sowie den Rechenaufwand bei großen Datensätzen. Insgesamt bieten entropiebasierte Ansätze eine informationstheoretische Grundlage, um Unsicherheit zu quantifizieren und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.