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| data_mining:correlation [2015/08/20 16:27] – [Mutual information] phreazer | data_mining:correlation [2015/08/20 16:31] – [Schätzung] phreazer | ||
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| Schätzung der Joint Distribution $p(x,y)$ aus empirischen Daten. Histogramme der Verteilung der Attribute. Bins des Histogramms wird so gewählt, dass Randverteilung fast gleichverteilt sind. Anzahl der Bins wurde so gewählt, dass die bias-korrigierte Information von jeder Zelle maximiert wird (Treves and Panzeri 1995, Nelken et al. 2005). | Schätzung der Joint Distribution $p(x,y)$ aus empirischen Daten. Histogramme der Verteilung der Attribute. Bins des Histogramms wird so gewählt, dass Randverteilung fast gleichverteilt sind. Anzahl der Bins wurde so gewählt, dass die bias-korrigierte Information von jeder Zelle maximiert wird (Treves and Panzeri 1995, Nelken et al. 2005). | ||
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| + | Solange die Samplezahl sehr viel größer ist als die Anzahl der Bins erhält man mit der Verwendung der empirischen Verteilung $\hat{p}$ eine gute Schätzung: | ||
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| ====== Total correlation ====== | ====== Total correlation ====== | ||
| * Geht auf Watanabe 1960 zurück. | * Geht auf Watanabe 1960 zurück. | ||