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姜玉山；张冬凯；王晓敏；朱文艳

探索具有互信息和应用的高维大数据相关性分析。 （英语） Zbl 1368.62176号

曹炳元（主编）等，东方思维与模糊逻辑国际会议。2015年8月17日至20日，中国大连，庆祝复杂系统和大数据时代50周年。查姆：施普林格（ISBN 978-3-319-30873-9/pbk；978-3-3169-30874-6/电子书）。《智能系统与计算进展》443，361-371（2016）。
摘要：应用信息熵理论，我们提出了一种多变量关系相关性的度量方法：高维最大互信息系数（HMIC）。它是一种基于最大信息的非参数探索（MINE）统计，用于识别和分类大数据集中的关系，推广了互变量中的最大信息系数（MIC）度量。为了降低HMIC计算的复杂性，利用数据网格的思想提出了改进的均匀网格。同时，建立了一些最优的单轴分割算法（SAR），以确保HMIC测量的可行性。最后，我们应用HMIC分析了大学生身体测量数据集。
有关整个系列，请参见[Zbl 1369.03020号].

MSC公司：

62小时86 多元分析与模糊性
62时20分 关联度量（相关性、典型相关性等）

关键词：

熵；最大互信息系数；单轴隔板

软件：

PhyML（物理建模语言）；密涅瓦；矿质的
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.-S.Jiang}等人，高级情报。系统。计算。443361-371（2016年；Zbl 1368.62176）
全文： 内政部

参考文献：

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