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亚利桑那州乔杜里;胡文浩

计算距离相关性的快速算法。 （英语） 兹比尔1507.62026

计算。统计数据分析。 135, 15-24 (2019).
总结：经典的相关性度量，如皮尔逊相关性、斯皮尔曼相关性和肯德尔相关性只能检测到单调或线性相关性。为了克服这些局限性，Székely等人提出了距离协方差及其导出的相关性。距离协方差是联合特征函数与边际分布乘积之间的加权（L_2）距离；当且仅当两个随机向量\（X\）和\（Y\）是独立的。当样本量足够大时，该测量可以检测到相关性结构的存在。他们进一步表明，样本距离协方差可以简单地从修改的欧几里德距离计算出来，这通常需要（mathcal{O}（n^2））成本，其中（n）是样本大小。二次计算时间大大限制了距离协方差在大数据中的使用。为了计算两个单变量随机变量之间的样本距离协方差，开发了一种简单、精确的（mathcal{O}（n\log（n））算法。该算法本质上由两个排序步骤组成，因此易于实现。实验结果表明，该算法明显快于现有方法。该算法的速度将使研究人员能够探索大型数据集中的复杂依赖结构。

引用于4文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）

关键词：

距离相关;依赖性度量;快速算法;合并排序
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Chaudhuri}和\textit{W.Hu}，计算。统计数据分析。135，15-24（2019；Zbl 1507.62026）
全文： 内政部 arXiv公司

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