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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(fù)。 【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(xué) » 計(jì)算機(jī)科學(xué) » 計(jì)算機(jī)科學(xué)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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