Meine Frage bezieht sich insbesondere auf die Netzwerkrekonstruktion
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Meine Frage bezieht sich insbesondere auf die Netzwerkrekonstruktion
Die Korrelation misst die lineare Beziehung (Pearson-Korrelation) oder die monotone Beziehung (Spearman-Korrelation) zwischen zwei Variablen, X und Y.
Die gegenseitige Information ist allgemeiner und misst die Verringerung der Unsicherheit in Y nach Beobachtung von X. Sie ist der KL-Abstand zwischen der Fugendichte und dem Produkt der einzelnen Dichten. So kann MI nicht-monotone Beziehungen und andere kompliziertere Beziehungen messen.
Um Robs Antwort zu ergänzen: In Bezug auf das Reverse Engineering eines Netzwerks wird MI möglicherweise der Korrelation vorgezogen, wenn Sie kausale Links in Ihrem Netzwerk extrahieren möchten, anstatt assoziative. Korrelationsnetzwerke sind rein assoziativ. Für MI benötigen Sie jedoch mehr Daten und Rechenleistung.
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