三元变量间一维流形依赖关系的检测

• 作者: 张亚红 李玉鑑
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 三元相关 一维流形依赖 最大信息系数 最大全相关系数 非线性相关信息熵
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 639-645
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.03.022

摘要

最大信息系数（ Maximum Information Coefficient ，MIC）能够很好的检测成对变量间的线性和非线性依赖关系，但却不能直接用于检测三元变量间的相关关系．基于MIC的思想和全相关的概念，本文提出了一种直接检测三元变量间一维流形依赖关系的方法—最大全相关系数（Maximal Total Correlation Coefficient ，MTCC）．MTCC用落在[0，1]区间上的值来表明三元变量间一维流形依赖关系的强弱，其中0和1分别表示最弱和最强的依赖关系．使用MIC的计算策略，本文还提出了一种有效的动态规划方法来近似计算MTCC的值．仿真实验说明MTCC与非线性相关信息熵（ Nonlinear Correlation Information Entropy ，NCIE）相比具有更好的通用性和公平性，真实数据的分析验证了MTCC的实用性．最后，强调了其专用性．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚红	北京工业大学计算机学院	7	56	4.0	7.0
2	李玉鑑	北京工业大学计算机学院	57	357	10.0	17.0