文献记录(part61)--基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法
学习笔记,仅供参考,有错必纠
关键词: 数据填补;不完备数据;聚类;约束容差集合差异度
基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法
摘要
缺失数据的处理是数据挖掘领域进行数据预处理的一个重要问题.传统的缺失数据填补方法大部分是基于概率分布等一些统计假设,对于大数据集的数据挖掘不一定是最适合的方法 . 受不完备数据分析( ROUSTIDA )未采用传统的概率统计学方法启发,提出基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法( MIBOI ),针对分类变量不完备数据集定义约束容差集合差异度,直接计算不完备数据对象集合内所有对象的总体相异程度,以不完备数据聚类的结果为基础进行缺失数据的填补.
采用 UCI 机器学习基准数据集进行实验表明, MIBOI 对缺失数据的填补是有效可行的 .
引言
在实际数据分析中,经常遇到数据缺失问题.作为机器学习领域基准数据库的 UCI数据集中超过40%的数据库都含有缺失数据 [1 ] &#x
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