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检测多元相关关系的最大信息熵方法

张亚红 李玉鑑 张婷

张亚红, 李玉鑑, 张婷. 检测多元相关关系的最大信息熵方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT140053
引用本文: 张亚红, 李玉鑑, 张婷. 检测多元相关关系的最大信息熵方法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT140053
Zhang Ya-Hong, Li Yu-Jian, Zhang Ting. Detecting Multivariable Correlation with Maximal Information Entropy[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT140053
Citation: Zhang Ya-Hong, Li Yu-Jian, Zhang Ting. Detecting Multivariable Correlation with Maximal Information Entropy[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(1): 123-129. doi: 10.11999/JEIT140053

检测多元相关关系的最大信息熵方法

doi: 10.11999/JEIT140053
基金项目: 

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)和北京工业大学第12届研究生科技基金(ykj-2013-9492)资助课题

Detecting Multivariable Correlation with Maximal Information Entropy

  • 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。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-01-09
  • 修回日期:  2014-04-01
  • 刊出日期:  2015-01-19

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