Apr, 2019
关于 Jensen-Shannon 散度的一般化以及基于抽象均值的距离 JS 对称化
On a generalization of the Jensen-Shannon divergence and the JS-symmetrization of distances relying on abstract means
Frank Nielsen
TL;DR本文提出了一种使用抽象均值的 Jensen-Shannon（JS）差异的推广来绕过高斯分布之间的 JS 差异无法使用封闭形式表示的问题，并定义了任何距离的 JS 对称化。我们特别分别以几何平均和调和平均为例，推导了封闭形式的公式，其中包括基于相同指数族的概率密度之间的几何 JS 差异以及逆 Kullback-Leibler 差异的几何 JS 对称化，以及在剖面调和分布情况下的调和 JS 差异，同时定义了矩阵之间的 JS 差异，并考虑了在这些新型 JS 差异之下的聚类问题。