信息科学中的‘信息熵’，如何衡量数据的混乱程度？

在信息科学中，信息熵是一个核心概念，它用于量化数据或系统中的不确定性或混乱程度，信息熵越高，表示数据越混乱，反之则越有序，这一概念由克劳德·香农在1948年提出，并广泛应用于通信、机器学习、数据挖掘等领域。

计算信息熵的公式为：H(X) = -Σp(x)log₂p(x)，其中p(x)表示事件x发生的概率，通过这个公式，我们可以对不同数据集的混乱程度进行量化比较，进而在数据预处理、特征选择、模型评估等环节中做出更合理的决策。

在文本分类任务中，如果某个类别的文本信息熵较低，说明该类别的文本特征较为集中，分类任务相对容易；反之，如果信息熵较高，则表示该类别文本特征较为分散，分类难度较大，掌握信息熵的测量和运用对于提高数据挖掘的效率和准确性具有重要意义。