最大信息系数（MIC）——Detecting Novel Associations in Large Data Sets
本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数，类似于相关系数的作用)。MIC具有以下性质和优势：
MIC度量具有普适性。其不仅可以发现变量间的线性函数关系，还能发现非线性函数关系(指数的，周期的)；不仅能发现函数关系，还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加，或者有趣的图形模式)。
MIC度量具有均衡性。对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系，MIC度量具有近似的值。所以MIC度量不仅可以用来纵向比较同一相关关系的强度，还可以用来横向比较不同关系的强度。
MIC度量计算的方法。具有两个属性的数据点的集合分布在两维的空间中，使用m乘以n的网格划分数据空间，使落在第(x,y)格子中的数据点的频率作为P(x,y)的估计即
，使落在第x行的数据点的频率作为P(x)的估计，同理获得P(y)的估计。然后计算随机变量X、Y的互信息。因为m乘以n的网格划分数据点的方式不止一种，所以我们要获得使互信息最大的网格划分。然后使用归一化因子，将互信息的值转化为(0,1)区间之内。最后，找到能使归一化互信息最大的网格分辨率，作为MIC的度量值。其中网格的分辨率限制为m x n < B，
。将MIC的计算过程概括为公式为：
总之，MIC度量在本质上是基于互信息的。
本论文首先通过仿真实验来验证MIC的有效性。首先生成具有特定函数关系的二维数据点，然后在数据上添加不同程度的垂直的，均匀分布的随机噪声。使用这种方法生成了不同关系类型和不同噪声程度的数据集。然后在这组数据集上，综合比较了MIC和其它的一些方法，得出MIC度量更具有普适性和均衡性的结论。
作者在MIC的基础上又提出了几种度量。包括检测反单调性的MAS，检测非线性的MIC-ρ2等。
然后，作者在几组高维的公开数据集上测试了MIC度量，这些数据集已经被广泛的研究，已经被发现了很多有价值的著名的变量关系。这些数据集包括来自世界卫生组织的社会，经济，健康和政治指标数据；酵母菌基因表达数据；棒球联赛的统计数据。在来自WHO的数据中，发现了一些有趣的非线性关系(指数关系，抛物线，重叠函数关系等)；在酵母菌基因表达数据中，使用MIC度量的变体：MAS度量，发现了几组有趣的周期模式；在人体肠道细菌丰度数据集中，发现了影响肠道细菌特异性的因素。
我在读完论文的正文部分之后，阅读了一部分论文的补充资料，里面有对论文更详细的解释。然后，我在网上找到了MIC度量的软件工具：R语言包minerva，并尝试了一下论文中的部分仿真实验。结果发现，随着B参数的增大，MIC度量总是趋近于1，这与补充资料中看到的资料一致。接下来我打算仔细阅读一下补充资料中关于算法实现的部分。
论文链接：http://science.sciencemag.org/content/334/6062/1518.full
软件下载：http://www.exploredata.net/Downloads/MINE-Application