MATLAB独立性检验代码及HSIC：基于希尔伯特-施密特独立性的Python实现

简介：
本项目提供了一套MATLAB和Python工具，用于执行独立性检验。其中MATLAB部分采用传统方法，而Python模块则实现了基于希尔伯特-施密特独立性的HSIC算法，适用于复杂数据集的分析与研究。 希尔伯特-施密特独立性标准（HSIC）的原始MATLAB代码已被转换为Python版本。在Windows上使用Python 2.7与Anaconda 4.3.0进行64位测试。 ### 使用方法 导入所需的模块： ```python from HSIC import hsic_gam ``` 应用HSIC: ```python testStat, thresh = hsic_gam(x, y, alph=0.05) ``` ### 函数描述 #### 输入参数 - `hsic_gam()`函数的输入参数如下： - `X`：第一个变量的数据。(n,dim_x) numpy数组。 - `Y`：第二个变量的数据。(n,dim_y) numpy数组。 - `alpha`：测试水平。 #### 输出结果 - `testStat`: 独立性检验统计量。 - `thresh`: 在给定的alpha下，拒绝独立性的阈值。 ### 结果解释 如果`testStat < thresh`，则x和y不具有统计上的独立关系；否则它们是独立的。 ### 作者 Shoubo Hu 如有疑问或需要进一步的帮助，请直接联系作者。