互信息基于层次聚类的MIC
摘要：互信息聚类算法: 从概念上来讲，聚类是在各种应用中使用的一个概念。我们回顾了一种概念上非常简单的层次聚类算法，称为互信息聚类 (MIC) 算法。它使用互信息 (MI) 作为相似度度量，并利用了它的分组特性: 三个对象X，Y和Z之间的MI等于X和Y之间的MI的和，再加上Z和组合对象(XY)之间的MI。我们在信息论的Shannon (概率论)版本中，将MIC应用于以随机样本表示的概率分布的"对象"，以及在Kolmogorov (算法)版本中，将MIC应用于以符号序列表示的"对象"。我们将该方法应用于从线粒体DNA序列构建系统树和从孕妇心电图独立成分分析 (ICA) 输出中重建胎儿心电图的过程。
作者：Alexander Kraskov and Peter Grassberger
论文ID：0809.1605
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2008-09-10