C++ 计算矩阵列之间的MIC系数并返回带列名的结果矩阵

本文提供了一个C++函数，用于计算给定矩阵中每两列之间的最大信息系数（MIC），并将结果存储在一个新的矩阵中。该函数还会将列名添加到结果矩阵中，以便于识别。

**函数代码：**cppmatrix<double, row_major> calc_mic(const matrix<double, row_major>& mat, const std::vectorstd::string& col_names, int threads) { // 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 matrix<double, row_major>(); // 返回空矩阵 } if(mat.size2() < 2){ std::cerr << 'error: the number of data columns should be greater than 1.' << std::endl; return matrix<double, row_major>(); // 返回空矩阵 } // 创建结果矩阵，包含列名 matrix<double, row_major> result_with_col_names(mat.size2() + 1, mat.size2() + 1);

// 设置列名    result_with_col_names(0, 0) = -1;     for (size_t i = 0; i < col_names.size(); i++) {        result_with_col_names(i + 1, 0) = i;        result_with_col_names(0, i + 1) = i;    }

// 计算每列两两之间的mic系数，并填充结果矩阵    omp_set_num_threads(threads);    #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());            result_with_col_names(i + 1, j + 1) = mine.mic();            result_with_col_names(j + 1, i + 1) = mine.mic(); // 填充对称部分        }    }

return result_with_col_names;}

代码说明:

错误处理: 函数首先检查输入矩阵的行数和列数是否符合要求。如果行数小于6或列数小于2，则输出错误信息并返回一个空矩阵。2. 创建结果矩阵: 创建一个名为 result_with_col_names 的矩阵，用于存储计算结果和列名。该矩阵的大小为 (mat.size2() + 1, mat.size2() + 1)，其中第一行和第一列用于存储列名。3. 设置列名: 将列名存储在 result_with_col_names 矩阵的第一行和第一列中。4. 计算 MIC 系数: 使用 OpenMP 并行计算每两列之间的 MIC 系数，并将结果存储在 result_with_col_names 矩阵的对应位置。5. 返回结果矩阵: 函数返回包含 MIC 系数和列名的结果矩阵 result_with_col_names。

使用方法:

将此代码片段添加到您的 C++ 项目中，并确保您已包含必要的头文件。然后，您可以调用 calc_mic 函数，传入数据矩阵和列名向量作为参数，以计算 MIC 系数并获取带列名的结果矩阵。