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——最大信息嫡(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嫡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。0 [) g1 ~) v. M$ b) X
关键词:数据挖掘;多元相关;最大信息系数;最大信息嫡 n* x0 z. E, w a- J e- s
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发表于 2021-1-19 14:32
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