Många metoder har föreslagits för att hitta korrelationer i binära data. Vanligtvis fokuserar dessa metoder på parvisa korrelationer. I biologitillämpningar är det viktigt att hitta korrelationer som involverar mer än bara två funktioner. Dessutom bör en uppsättning starkt korrelerade egenskaper vara icke-redundanta i den meningen att korrelationen är stark endast när alla samverkande egenskaper beaktas tillsammans. Att ta bort alla funktioner minskar i hög grad korrelationen. I detta dokument undersöker vi problemet med att hitta icke-redundanta hög order korrelationer i binära data. Den höga ordningen korrelationer formaliseras med hjälp av multi-information, en generalisering av pairwise ömsesidig information. För att minska redundans, vi kräver någon delmängd av en starkt korrelerad funktion delmängd för att vara svagt korrelerad. Sådana funktionsundergrupper kallas icke-redundanta interaktiva funktionsundergrupper (NIFS). Att hitta alla NIFS är en utmaning, för förutom att räkna upp funktionskombinationer måste vi också kontrollera alla deras undergrupper för redundans. Vi studerar flera egenskaper hos NIFS och visar att dessa egenskaper är användbara för att utveckla effektiva algoritmer. Vi utvecklar vidare två uppsättningar av övre och nedre gränser på korrelationerna, som kan införlivas i algoritmen för att beskära sökytan. En enkel och effektiv beskärningsstrategi baserad på ömsesidig information utvecklas också för att ytterligare beskära sökytan. Effektiviteten och effektiviteten i vår strategi visas genom omfattande experiment på syntetiska och verkliga datauppsättningar.
I NIFS metoden REF, författarna utforska problemet med att hitta icke-redundant hög order korrelationer i binära data och föreslå beskärning strategier genom att undersöka gränserna för multi-information som är en generalisering av parvis ömsesidig information.
Mining non-redundant high order correlations in binary data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}