一种高维数据的因果推断算法

• 作者: 张浩
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 因果推断 条件独立性测试 互信息
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.01.024

摘要

发现数据间的因果关系是科学领域的一个重要问题，然而在高维数据中的因果推断暂时还没有有效的算法。这里提出了一种基于条件独立性测试和互信息的适应于高维数据的因果推断算法。该算法先用条件独立性测试和互信息降低数据集的维度，然后利用一种基于非线性加噪声模型的算法对节点间的方向进行判别。数据试验表明，该算法在高维数据的情况下要优于目前其他的算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩	广东工业大学应用数学学院	20	57	5.0	6.0