最大信息系数(Maximal Information Coefficient, MIC)是一种用于量化两个变量之间依赖关系强度的统计量,它能够在不同类型的关联中(如线性、非线性、周期性等)提供一致的度量。 MIC算法是由David N. Reshef等人在2011年提出,其目的是为了克服传统相关系数(如皮尔逊相关系数)仅能描述线性关系的局限性。 MIC算法的公式 ...
1、前言 2、最大信息系数原理 3、最大信息系数的不足 4、参考资料 1、前言 上一篇文章中提及的互信息——由信息论发展而来的一种量化变量间相关性的方法存在着一些无法避免的缺陷,即缺少度量标准,不同数据集的计算结果无法比较;同时,对连续变量的离散化方式较为敏感。最大信息系数则对互信息表现出的问题进行了...
MIC MIC 即:Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度,线性或非线性关系,相较于Mutual Information(MI)互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理,优缺点以及Python的具体实现方式,并给出一个可视化方案。CSDN原...
MIC，即最大互信息系数(Maximal Information Coefficient)，是一种用于衡量两个基因之间关联程度的数据关联性计算方式，尤其适用于线性或非线性关系。相比互信息(Mutual Information)而言，MIC在准确度上更具优势。本文章将详细介绍MIC的算法原理、优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。互信息...
MODEL SELECTION METHOD BASED ON MAXIMAL INFORMATION COEFFICIENT OF RESIDUALS模型选择,信息,残值,关联强度,拟合误差,选择准则,选择标准,随机变量传统的模型选择标准试着造成在适合的错误和模型复杂性之间的平衡。反应或噪音的分发上的假设,可以被指定,应该在使用传统的前被做。在这篇文章,我们给一个新模型选择标准,...
MIC 即:Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度,线性或非线性关系,相较于Mutual Information(MI)互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理,优缺点以及Python的具体实现方式,并给出一个可视化方案。
MIC，即最大互信息系数，用于衡量两个基因之间的关联程度，无论线性或非线性关系，其准确性优于互信息（MI）。MIC是数据相关性计算的有效方式，本文将深入探讨其算法原理、优缺点以及Python实现，并提供可视化方案。互信息作为信息论中的关键概念，表示一个随机变量中关于另一个随机变量的信息量，或者通过...
print("MIC", mine.mic()) x = np.linspace(0, 1, 1000) y = np.sin(10 * np.pi * x) + x mine = MINE(alpha=0.6, c=15) mine.compute_score(x, y) print("Without noise:") print_stats(mine) np.random.seed(0) y +=np.random.uniform(-1, 1, x.shape[0]) # add some nois...
2.在command window(命令行窗口)中输入:mex mine_mex.c ../libmine/mine.c; 3.测试代码: x = linspace(0, 1, 1001); y = sin(10 * pi * x) + x; minestats = mine(x, y); (0)踩踩(0) 所需:13积分 端午节活动吃豆人游戏源代码 ...
MIC即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非...