知识发现中缺损数据的处理(Ⅱ)

• 作者: 卫金茂 黄道
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 知识发现 属性相关 强作用属性 缺损数据
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 页码范围: 521-524,528
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.3|TP391
• 字数: 3982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2000.05.018

摘要

研究了在知识发现过程中处理连续取值属性值缺损的问题.提出了进行连续值划分的"超长方体"划分法.在此基础上,通过发现值缺损属性的取值集合,值缺损属性是否为强作用属性以及与其他属性是否相关,解决了对含有缺损数据的信息源进行知识发现的问题.文中通过处理UCI机器学习数据库中的COIL数据库,说明了本方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄道	华东理工大学自动化研究所	98	1121	21.0	29.0
2	卫金茂	华东理工大学自动化研究所	3	48	3.0	3.0