摘要：目前提出的用于检测变量间相关关系的方法,如最大信息系数（Maximal Information Coefficient,MIC）,多应用于成对变量,却很少用于三元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此,该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵（Maximal Information Entropy,MIE）。对于k元变量,首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵,然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测三元变量间的1维流形依赖关系,真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。

关键词：数据挖掘 多元相关 最大信息系数 最大信息熵 

单位：北京工业大学计算机学院 北京100124