直观上，互信息度量 X 和 Y 共享的信息：它度量知道这两个变量其中一个，对另一个不确定度减少的程度。例如，如果 X 和 Y 相互独立，则知道 X 不对 Y 提供任何信息，反之亦然，所以它们的互信息为零。在另一个极端，如果 X 是 Y 的一个确定性函数，且 Y 也是 X 的一个确定性函数，那么传递的所有信息被 X 和 Y 共享：知道 X 决定 Y 的值，反之亦然。因此，在此情形互信息与 Y（或 X）单独包含的不确定度相同，称作 Y（或 X）的熵。而且，这个互信息与 X 的熵和 Y 的熵相同。（这种情形的一个非常特殊的情况是当 X 和 Y 为相同随机变量时。）
互信息是 X 和 Y 联合分布相对于假定 X 和 Y 独立情况下的联合分布之间的内在依赖性。于是互信息以下面方式度量依赖性：I(X; Y) = 0 当且仅当 X 和 Y 为独立随机变量。从一个方向很容易看出：当 X 和 Y 独立时，p(x,y) = p(x) p(y)，因此：
此外，互信息是非负的（即 I(X;Y) ≥ 0; 见下文），而且是对称的（即 I(X;Y) = I(Y;X)）。
直观地说，如果把熵 H(Y) 看作一个随机变量不确定度的量度，那么 H(Y|X) 就是 X 没有涉及到的 Y 的部分的不确定度的量度。这就是“在 X 已知之后 Y 的剩余不确定度的量”，于是第一个等式的右边就可以读作“Y的不确定度，减去在 X 已知之后 Y 的剩余不确定度的量”，此式等价于“移除知道 X 后 Y 的不确定度的量”。这证实了互信息的直观意义为知道其中一个变量提供的另一个的信息量（即不确定度的减少量）。
注意到离散情形 H(X|X) = 0，于是 H(X) = I(X;X)。因此 I(X;X) ≥ I(X;Y)，我们可以制定”一个变量至少包含其他任何变量可以提供的与它有关的信息“的基本原理。
互信息、条件熵与联合熵的区别与联系
链接：
http://www.fuzihao.org/blog/2015/01/17/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3/