信息论

KL散度（KullbackLeibler Divergence）是衡量两个概率分布差异的指标，常用于机器学习和信息论。在Python中，可以使用scipy.stats库中的函数实现KL散度的计算。集群指标用于评估聚类算法的性能，而维度则表示数据的复杂性。

相对熵在Python中的实现主要通过SciPy库的entropy函数。该函数可以计算两个概率分布之间的相对熵，常用于衡量两个随机变量的不确定性。