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yuffey新蟲 (著名寫手)
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【分享-Science最新力作-數(shù)據(jù)分析】如何在數(shù)據(jù)集中尋找關(guān)聯(lián)/關(guān)系 已有9人參與
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【來源】Havard University 【內(nèi)容】本月16日Science出版的如何在大數(shù)據(jù)集中尋找關(guān)系的論文，非常有意思，可以借鑒。我已經(jīng)向作者要了相關(guān)的代碼，等待回復。 【題目】Detecting Novel Associations in Large Data Sets 【頁碼】期卷頁： 12/16/2011 第334卷 第6062期 1518~1524頁 【領(lǐng)域】信息科學 » 計算機科學 » 計算機科學的基礎(chǔ)理論 【鏈接】http://www.sciencemag.org/content/334/6062/1518 【DOI】 10.1126/science.1205438 【摘要】Identifying interesting relationships between pairs of variables in large data sets is increasingly important. Here, we presenta measure of dependence for two-variable relationships: the maximal information coefficient (MIC). MIC captures a wide rangeof associations both functional and not, and for functional relationships provides a score that roughly equals the coefficientof determination (R2) of the data relative to the regression function. MIC belongs to a larger class of maximal information-based nonparametricexploration (MINE) statistics for identifying and classifying relationships. We apply MIC and MINE to data sets in globalhealth, gene expression, major-league baseball, and the human gut microbiota and identify known and novel relationships. 作 者：Reshef, David N.; Reshef, Yakir A.; Finucane, Hilary K.; Grossman, Sharon R.; McVean, Gilean; Turnbaugh, Peter J.; Lander, Eric S.; Mitzenmacher, Michael; Sabeti, Pardis C. [ 來自科研家族 快樂家族 ] |
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http://www.xinkexue.com/lib.php? ... iew&refid=26251 科學家介紹數(shù)據(jù)處理新工具 來自哈佛大學，Broad研究院的研究人員發(fā)表了題為“Detecting novel associations in large data sets Science”的文章，介紹了一種強大的在龐大數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)潛在重要關(guān)系的統(tǒng)計方法，這種方法能快速通過給不同類型關(guān)聯(lián)進行評估，從而發(fā)現(xiàn)廣泛范圍的關(guān)系類型，這將有助于生物學，及其它學科的研究，相關(guān)成果公布在Science雜志上。 文章的第一作者是哈佛大學，麻省理工健康科學與技術(shù)組的David N. Reshef，以及Yakir A. Reshef，前者表示，“標準的方法只能通過一種模式觀察一種信號，而把其它作為了背景”，“但是關(guān)系數(shù)據(jù)集中存在許多不同類型的關(guān)聯(lián)，我們的這種方法令人激動之處在于它能尋找任何類型數(shù)據(jù)清楚結(jié)構(gòu)，并嘗試發(fā)現(xiàn)它們�！� 現(xiàn)代社會充斥著各種各樣的信息，生命科學領(lǐng)域尤其是在測序技術(shù)飛速發(fā)展以來，獲得了大量的 DNA基因組信息，比如國內(nèi)的華大基因，據(jù)稱其167臺DNA組序器每天制造著相當于2000人的基因組，如此多的基因組使測序機構(gòu)常常很難通過互聯(lián)網(wǎng)或其他通訊線路將這些結(jié)果傳送給客戶或是合作伙伴，因為這需要幾周時間，因此出現(xiàn)了通過快遞郵寄包含了這些數(shù)據(jù)的電腦磁盤的現(xiàn)象。 而且如果需要從這些龐大的數(shù)據(jù)集里找到其中的關(guān)聯(lián)，更加是令人感到頭疼，在這篇文章中，研究人員提出了一種在龐大的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)潛在重要關(guān)系的強有力的統(tǒng)計方法。 利用這種方法——被稱為MINE，研究人員無需事前對其尋找的關(guān)系類型有所了解，就檢測由多種因素驅(qū)動的復雜模式。MINE基于最大信息系數(shù)（MIC），其依據(jù)的理念是，如果2個變量之間存在著一種關(guān)系，那么就應(yīng)該有一種方法在那些變量的散點圖上畫一個網(wǎng)格，使得大多數(shù)的數(shù)據(jù)點集中在該網(wǎng)格的幾個單元格中。 通過搜尋這種“最適合”的網(wǎng)格，計算機可以計算MIC及一族可用來發(fā)現(xiàn)并描繪關(guān)系的相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 研究人員將MINE方法與其它的方法進行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)MINE更適合于作快速的數(shù)據(jù)探索。他們利用這一方法，揭示了4例真正的數(shù)據(jù)集中的熟悉的和先前未知的關(guān)系：世界衛(wèi)生數(shù)據(jù)、棒球統(tǒng)計數(shù)據(jù)、酵母菌基因表達數(shù)據(jù)及一組人類腸道中細菌豐度的數(shù)據(jù)。 同期Science觀點欄目也對這一研究進行了討論，并回顧了相關(guān)系數(shù)的歷史，該歷史以1888年由查爾斯-達爾文的半表親Francis Galton所發(fā)明的相關(guān)系數(shù)開始。 近期值得關(guān)注的還有，由中國科學家主導的研究完成了50個水稻基因組重測序及遺傳變異數(shù)據(jù)庫構(gòu)建等，這首次對栽培稻和野生稻基因組進行了大規(guī)模的遺傳變異分析，為科學家深入挖掘水稻重要農(nóng)藝性狀基因及促進水稻分子育種改良等研究提供了寶貴的基因資源。 （來源：生物通 萬紋） |
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