检测多元相关关系的最大信息熵方法

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：数据挖掘、多元相关、最大信息系数、最大信息熵

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2015-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：123-129