la_33 现在以 "Y" 为变量。于是互信息也可以理解为相对熵 "X" 的单变量分布 "p"("x") 相对于给定 "Y" 时 "X" 的条件分布 "p"("x"|"y") ：分布 "p"("x"|"y") 和 "p"("x") 之间的平均差异越大，信息增益越大。
连续互信息的量化.对连续型随机变数量化的定义如下：formula_34量化后的随机变数formula_35:formula_36。则,formula_37formula_38formula_