最大信息系数MIC的python代码

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import numpy as np
import logging
import sys
import pandas as pdclass CyrusMIC(object):logger = logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)screen_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)screen_handler.setLevel(logging.INFO)formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(module)s.%(funcName)s:%(lineno)d - %(levelname)s - %(message)s')screen_handler.setFormatter(formatter)logger.addHandler(screen_handler)def __init__(self,x_num=[None,None],y_num=[None,None]):self.x_max_num = x_num[1]self.x_min_num = x_num[0]self.y_min_num = y_num[0]self.y_max_num = y_num[1]self.x = Noneself.y = Nonedef cal_mut_info(self,p_matrix):"""计算互信息值:param p_matrix: 变量X和Y的构成的概率矩阵:return: 互信息值"""mut_info = 0p_matrix = np.array(p_matrix)for i in range(p_matrix.shape[0]):for j in range(p_matrix.shape[1]):if p_matrix[i,j] != 0:mut_info += p_matrix[i,j]*np.log2(p_matrix[i,j]/(p_matrix[i,:].sum()*p_matrix[:,j].sum()))self.logger.info("信息系数为：{}".format(mut_info/np.log2(min(p_matrix.shape[0],p_matrix.shape[1]))))return mut_info/np.log2(min(p_matrix.shape[0],p_matrix.shape[1]))def divide_bin(self,x_num,y_num):"""指定在两个变量方向上需划分的网格数，返回概率矩阵:param x_num::param y_num::return: p_matrix"""p_matrix = np.zeros([x_num,y_num])x_bin = np.linspace(self.x.min(),self.x.max()+1,x_num+1)y_bin = np.linspace(self.y.min(),self.y.max()+1,y_num+1)for i in range(x_num):for j in range(y_num):p_matrix[i,j] = sum([1 if (self.x[value] < x_bin[i + 1] and self.x[value] >= x_bin[i] and self.y[value] < y_bin[j + 1] andself.y[value] >= y_bin[j]) else 0 for value in range(self.x.shape[0])])/self.x.shape[0]return p_matrixdef cal_MIC(self,x,y):self.x = np.array(x).reshape((-1,))self.y = np.array(y).reshape((-1,))if not self.x_max_num:self.x_max_num = int(round(self.x.shape[0]**0.3,0))self.y_max_num = self.x_max_numself.x_min_num = 2self.y_min_num = 2mics = []for i in range(self.x_min_num,self.x_max_num+1):for j in range(self.y_min_num,self.x_max_num+1):self.logger.info("划分区间数量为：[{},{}]".format(i,j))mics.append(self.cal_mut_info(self.divide_bin(i,j)))self.logger.info("最大信息系数为:{}".format(max(mics)))return max(mics)if __name__ == '__main__':import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)df = pd.read_excel("xxx.xls")x = df['a']y = df['b']fig = plt.figure(figsize=(5, 5))ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)ax.set_title('xxx', fontsize=11, fontstyle='oblique', fontproperties=font_set)ax.set_xlabel('xxx', fontsize=11, fontfamily='sans-serif', fontstyle='italic', fontproperties=font_set)ax.set_ylabel('xxx', fontsize=11, fontstyle='oblique', fontproperties=font_set)plt.scatter(x, y, c='g')mic_tool = CyrusMIC()mic_tool.cal_MIC(x, y)plt.show()

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