【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175004);北京市自然科学基金(4112009);北京市教委科技发展重点项目(KZ01210005007);高等学校博士学科点专项科研基金(20121103110029);北京工业大学第12届研究生科技基金(ykj-2013-9492)资助课题
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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。
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