山东大学学报(工学版)

作者：孟燕霞,郭禹辰,王莉

单位：1. 太原理工大学信息与计算机学院, 山西 晋中 030600；2. 太原理工大学大数据学院, 山西 晋中 030600

关键词：动态均分,相关性,最大信息系数,统计分析,

基金：国家自然基金项目(61872260);山西省重点研发计划项目(201703D421013)

针对最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)算法计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于动态均分的最大信息系数(dynamic equpartition of maximal information coefficient, DE-MIC)改进算法,利用动态均分对两变量在网格中的散点图进行不断迭代寻优,通过对获得的互信息进行正则化得到最优的DE-MIC值,同时利用标准的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX, POSIX)对数据集进行多线程计算,使算法在大规模数据集上的计算效率更高。经过在多个数据集上与快速最大信息系数算法(rapid computation of the maximal information coefficient, RapidMIC)比较, DE-MIC算法在保持原有最大信息系数算法普适性和均匀性的前提下,计算速度更快且效率更佳。

来源：2019年第5期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

查看山东大学学报(工学版)杂志2019年第5期