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张亚红 (张亚红.) | 李玉鑑 (李玉鑑.) | 张婷 (张婷.)

收录:

CQVIP PKU CSCD

摘要:

目前提出的用于检测变量间相关关系的方法,如最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),多应用于成对变量,却很少用于三元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此,该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵(Maximal Information Entropy,MIE)。对于k元变量,首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵,然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测三元变量间的1维流形依赖关系,真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。

关键词:

多元相关 数据挖掘 最大信息熵 最大信息系数

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学计算机学院

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来源 :

电子与信息学报

年份: 2015

期: 01

卷: 37

页码: 123-129

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