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基于逐步条件相关性分析的因果关系发现方法
基于逐步条件相关性分析的因果关系发现方法
作者:
潘云鹤
程翼宇
董雁适
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
变量选择
回归分析
贝叶斯网络学习
因果关系发现
摘要:
从数据中发现与一个变量有直接因果关系的其它变量是一种非常有价值的技术.本文针对回归分析中的逐步回归算法和贝叶斯网络学习中的SGS算法、PC算法应用于变量选择的不足,提出了一种新的因果关系发现算法STEPCARD,并将其与STEPWISE算法和SGS算法进行了实验比较分析.实验表明,STEPCARD算法能够和SGS算法一样从初始自变量集合中找出与因变量有因果相邻关系的变量,而STEPWISE算法只能找出与因变量显著相关的变量.其次,当初始自变量集合较大,而最后输出的自变量集合较小时,STEPCARD算法的计算量比SGS算法的计算量小得多.而且,当初始自变量个数接近或大于事例个数时,SGS算法将无法应用,而STEPCARD算法依然可以得到可信的结果.
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因果关系
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农业环境损害
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文献信息
篇名
基于逐步条件相关性分析的因果关系发现方法
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
变量选择
回归分析
贝叶斯网络学习
因果关系发现
年,卷(期)
2002,(4)
所属期刊栏目
研究与应用
研究方向
页码范围
478-483
页数
6页
分类号
TP312
字数
5801字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-6059.2002.04.018
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
潘云鹤
浙江大学计算机系
204
7394
51.0
80.0
2
程翼宇
浙江大学化学工程与生物工程学系
178
4474
37.0
55.0
3
董雁适
浙江大学计算机系
5
71
4.0
5.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
变量选择
回归分析
贝叶斯网络学习
因果关系发现
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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