基于经验熵归一化的二进制词调整柯尔莫哥洛夫复杂度

这篇文章侧重于调整后的柯尔莫哥洛夫复杂度，这对于信息理论来说是一个潜在的有价值的贡献，并且可能对数据压缩和分析产生影响。经验熵归一化的使用为这项理论探索增添了至关重要的实用性。

• •探索了柯尔莫哥洛夫复杂度的一种新颖应用。
• •利用经验熵归一化进行更实用的分析。
• •可能与数据压缩和模式识别相关。