检测多元相关关系的最大信息熵方法

来源：电子与信息学报杂志2015年第1期北京时间：

作者：张亚红, 李玉鑑, 张婷

摘要：目前提出的用于检测变量间相关关系的方法，如最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)，多应用于成对变量，却很少用于三元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此，该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵(Maximal Information Entropy, MIE)。对于k元变量，首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵，然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测三元变量间的1维流形依赖关系，真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。

关键词：数据挖掘, 多元相关, 最大信息系数, 最大信息熵

基金资助：国家自然科学基金(61175004)，北京市自然科学基金(4112009)，北京市教委科技发展重点项目(KZ01210005007)，高等学校博士学科点专项科研基金(20121103110029)和北京工业大学第12届研究生科技基金(ykj-2013-9492)资助课题