Maximal Information Coefficient (MIC) 最大互信息系数 Matlab 实现
本仓库提供了一个用于计算 Maximal Information Coefficient (MIC) 最大互信息系数的 Matlab 实现。MIC 是一种用于衡量两个变量之间非线性相关性的统计量，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。
使用说明
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解压文件：首先，将仓库中的文件解压到本地。
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运行 Matlab：打开 Matlab 软件，并将当前文件夹设置为解压后的
.../minepy/matlab/目录。 - 编译 Mex 文件：在 Matlab 的命令行窗口中输入以下命令以编译 Mex 文件：
mex mine_mex.c ../libmine/mine.c - 测试代码：编译完成后，您可以使用以下代码进行测试：
x = linspace(0, 1, 1001); y = sin(10 * pi * x) + x; minestats = mine(x, y);该代码将生成一个包含 MIC 值的
minestats结构体。
注意事项
- 确保在编译 Mex 文件时，Matlab 能够找到所需的 C 编译器。
- 如果遇到编译错误，请检查 Matlab 的编译器设置，并确保所有依赖项都已正确配置。
参考文献
- Reshef, D. N., Reshef, Y. A., Finucane, H. K., Grossman, S. R., McVean, G., Turnbaugh, P. J., … & Sabeti, P. C. (2011). Detecting novel associations in large data sets. Science, 334(6062), 1518-1524.
贡献
欢迎提交问题和改进建议。如果您有任何疑问或需要帮助，请在仓库中创建一个 Issue。
许可证
本项目采用 MIT 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。