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青年科学家27-快速检测数据间复杂的相关关系
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张立峰:中国人民大学信息学院讲师,博士。 主要研究兴趣包括两个部分: 1)进化计算等智能优化算法的方法论研究,以及管理运筹算法和决策支持系统在生产实践中应用; 2)系统辨识和机器学习的理论和方法论研究,以及统计方法在各种数据分析领域的应用。 内容简介:检测和区分变量间的关系是数据分析的一项基础工作,快速的找到和度量存在关联关系的变量既节约了研究者的时间,也为后续的分析与建模提供了有价值的方向指引。 本次研究提出了一类新的统计工具,即近邻相关系数(nCor),从一个全新的角度出发,能够有效地检测连续型、离散型,和分类变量间的关联关系。与各类互信息(MI)的估值算法、MIC、dCor、RDC、HSIC等近年来的热点方法相比较,新的方法对各种数据类型、复杂关系的适用范围更广,检测能力和鲁棒性更强。新方法也能更好的区分出可预测的、异方差的、交互的,和存在重叠的各类复杂数据关系,为后续分析与研究提供更深入和有效的引导。 本研究基于近几年已发表的三篇论文,分别阐述了新的统计量在不同应用情境下的原理与具体实现方法。
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