C++ 使用MINE算法计算矩阵列之间的MIC系数并优化存储结构

本文将介绍如何使用C++和MINE算法计算矩阵列之间的最大信息系数 (MIC)，并提供代码示例。为了方便后续分析，我们将优化存储结构，将列名与MIC系数一起存储。

问题背景

在数据分析中，我们经常需要计算变量之间的相关性。MIC是一种强大的统计方法，能够捕捉变量之间的线性与非线性关系。MINE (Maximal Information-based Nonparametric Exploration) 算法是一种高效计算MIC的算法。

代码实现

以下代码展示了如何使用C++和MINE算法计算矩阵列之间的MIC系数：cpp#include #include #include #include <omp.h>// 假设你已经包含了矩阵库和MINE算法的头文件

// 定义一个结构体，用于存储列名和MIC系数struct MICResult { std::string col1; std::string col2; double mic;};

// 计算矩阵列之间的MIC系数std::vector calc_mic(const matrix<double, row_major>& mat, const std::vectorstd::string& col_names, int threads = 1) { // 当样本量小于6个时，终止程序 if (mat.size1() < 6) { std::cerr << 'error: the number of data rows should be greater than 5.' << std::endl; return {}; } if (mat.size2() < 2) { std::cerr << 'error: the number of data columns should be greater than 1.' << std::endl; return {}; }

// 创建一个向量来存储结果 std::vector result;

// 设置OpenMP线程数 omp_set_num_threads(threads);

// 计算每列两两之间的mic系数 #pragma omp parallel for for (size_t i = 0; i < mat.size2(); i++) { MINE mine(0.5, 15, EST_MIC_APPROX); for (size_t j = i + 1; j < mat.size2(); j++) { double x[mat.size1()]; double y[mat.size1()]; for (size_t k = 0; k < mat.size1(); k++) { x[k] = mat(k, i); y[k] = mat(k, j); } mine.compute_score(x, y, mat.size1());

  // 将结果存储到向量中      #pragma omp critical      {        result.push_back({col_names[i], col_names[j], mine.mic()});      }    }  }  return result