TAILIEUCHUNG - Các độ đo thông tin tương hỗ đa biến có điều kiện
Trong nghiên cứu này, các tác giả đề xuất các độ đo thông tin tương hỗ đa biến có điều kiện và sử dụng chúng để phát hiện các mối quan hệ đa biến là trực tiếp hay gián tiếp thông qua biến điều kiện. . | Tạp chí Tin học và Điều khiển học, , (2014), 117–126 CÁC ĐỘ ĐO THÔNG TIN TƯƠNG HỖ ĐA BIẾN CÓ ĐIỀU KIỆN NGUYỄN QUỲNH DIỆP1 , PHẠM THỌ HOÀN1 , HỒ TÚ BẢO2 1 Trường Đại học Sư phạm Hà Nội, 136 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam 2 Viện Khoa học và Công nghệ tiên tiến Nhật Bản, 1-1 Asahidai, Nomi, Ishikawa 923-1292, Japan Tóm tắt. Thông tin tương hỗ (Mutual Information-MI) giữa hai biến đã được sử dụng để phát hiện mối quan hệ giữa hai biến; khi độ đo này lớn thì sự phụ thuộc giữa hai biến cũng lớn và ngược lại. Tuy nhiên, thông tin tương hỗ lại không cho ta biết mối quan hệ giữa các biến là trực tiếp hay gián tiếp. Để phát hiện quan hệ tương tác là trực tiếp hay gián tiếp, chúng ta có thể sử dụng thông tin tương hỗ có điều kiện đối với biến thứ ba (Conditional Mutual Information-CMI). Trong các nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã đề xuất các độ đo thông tin tương hỗ đa biến. Có rất nhiều độ đo thông tin tương hỗ khi số biến nhiều hơn hai, mỗi độ đo thể hiện một loại quan hệ có thể tồn tại giữa các biến. Tuy nhiên, cũng như thông tin tương hỗ của hai biến, các độ đo thông tin tương hỗ đa biến chỉ cho ta biết tồn tại hay không một mối quan hệ đa biến; nhưng không cho ta biết mối quan hệ đó là trực tiếp hay gián tiếp. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất các độ đo thông tin tương hỗ đa biến có điều kiện và sử dụng chúng để phát hiện các mối quan hệ đa biến là trực tiếp hay gián tiếp thông qua biến điều kiện. Từ khóa: Lý thuyết thông tin, entropy, thông tin tương hỗ, tái tạo mạng sinh học. Abstract. Mutual information of two variables is a measure of relationship between two variables; the larger this measure, the stronger the dependence, and vice visa. However, mutual information does not indicate if the relationship between the variables is direct or indirect. To detect "direct mutual relations", we can use conditional mutual information. In the previous studies, we have proposed the mutual information measures of multiple variables. There are many mutual
đang nạp các trang xem trước
