其中
Hx Marginal entropy for a discrete random variable (x)
Hy Marginal entropy for a discrete random variable (y)
Hxy Joint entropy for a discrete random variables (x and y)
得MI = Hx+Hy-Hxy
标准化MI的方法有：
marginal MI = 2*( Hx + Hy - Hxy ) / ( Hx + Hy )
joint MI = 2*( Hx + Hy - Hxy ) / ( Hxy )
min.marginal MI = ( Hx + Hy - Hxy ) / min(Hx,Hy)
max.marginal MI = ( Hx + Hy - Hxy ) /max(Hx,Hy)
min.conditional MI = ( Hx + Hy - Hxy ) / min(Hx.y,Hy.x)
max.conditional MI = ( Hx + Hy - Hxy ) / max(Hx.y,Hy.x)
这些标准化方法没有使MI值域为0，1啊？ 有什么上述方法的变形可以使其到0，1，最终目的是算距离（１－NMI）？
参考包：
17页： http://cran.r-project.org/web/packages/HDMD/HDMD.pdf
