数据增长速度比以往任何时候都快,到2020年,地球上的每个人每秒创造大约1.7兆字节的新信息。检测大数据集中变量之间的关系在基因组学,物理学,政治学和经济学领域变得越来越普遍,这使得发现变量之间的关系成为一个日益严峻的挑战。一般而言,在样本量足够大的情况下,我们希望能够找到变量之间广泛的关联,不仅限于特定的函数(如线性),而应该是所有的函数关系。我们希望找到在不同类型的关系中具有相同噪音下的相似的分数度量。在对基因数据的研究中,检测与疾病关联的致病基因的研究占有重要地位,是人们研究的重点问题。然而现有的大部分方法检测手段时间长、代价大,因此希望通过其他手段对致病基因做出检测。而传统的计算方法对于非线性的函数检测效果差,为此,本文针对这两点提出新的解决方法。本文的主要研究成果有:1.最大信息系数(MIC)是一种有效的探索数据关系的工具。MIC在将变量划分成网格时穷尽所有划分方法,并且该过程决定了MIC算法的时间在大数据集中计算复杂。我们通过提出一种新的近似算法,对MIC在大数据集中的应用做出了重大改进,称为CDMIC(使用Cluster Division的最大信息系数)。首先,我们使用快速聚类方法来生成相似数据的中心节点,并使用中心节点来表示密切相关的点,形成聚类。其次,计算每个区域的MIC值,最后,我们使用加权MIC值的总和。实验结果表明,CDMIC保留了MIC的优点,可以准确识别相关数据对的存在。而CDMIC算法在时间有效方面远优于MIC算法。该方法可以用于致病基因的检测。2.传统的检测致病基因的方法为线性回归,但线性回归的方法在非线性的函数下检测效果差,而非线性回归的方法检测时间长。本文整合了两种方法的优点,提出了基于装袋的区域逐步非线性回归模型,并采用最小角度回归(LARS)算法快速的得到结果,最后验证该算法的正确性与时间效率。实验结果表明:相对于传统方法使用的线性回归模型,本文提出的基于装袋的逐步非线性回归模型在基因数据上得到的效果更好。