请教下各位大神，我想对聚类分析的结果做一下检测，需要用到MI （mutual information）。
我在网上看到一个例子，但是有点困惑该怎么写概率部分的代码，情况是有A B两组，A = [1 1 1 1 1 1   2 2 2 2 2 2    3 3 3 3 3];
B = [1 2 1 1 1 1   1 2 2 2 2 3    1 1 3 3 3]; A和B各是有三组，A是标准组，也就是每个类别（共三类）分别在三个组里，对A举个例子，好比6个苹果放在第一个苹果的组里，第二组是香蕉组，组里准确的有6个香蕉，第三组是桃子组，里面应该有5个草莓。

但是B组是实际的实验的结果（也就是对三种17个水果分组），分组的结果是说苹果组里混入了一个香蕉，然后第二组香蕉组里又错误的混入了一个苹果和一个桃子。第三组本来是草莓组，但是错误的分入了两个苹果。那么NMI的目的就是检测我分出的B组的准确率。


我的问题是：A和B里，各自本身存在三个组， 只有明确组别，下面的概率计算才可行，可是我该怎么写代码来算出下面的概率呢？求大神指教！！！！

计算的公式是：

此处分子p(x,y)为x和y的联合分布概率，

p(1,1)=5/17, p(1,2)=1/17,p(1,3)=0;

p(2,1)=1/17, p(2,2)=4/17,p(2,3)=1/17;

p(3,1)=2/17, p(3,2)=0,p(3,3)=3/17;

分母p(x)为x的概率函数，p(y)为y的概率函数，x和y分别来自于A和B中的分布，所以即使x=y时，p(x)和p(y)也可能是不一样的。

对p(x)： p(1)=6/17 p(2)=6/17p(3)=5/17

对p(y)： p(1)=8/17 p(2)=5/17P(3)=4/17

这个例子有原文和Matlab的代码，求大神指教。
http://blog.csdn.net/aldenphy/article/details/9423841
多谢多谢！