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摘要:
针对kNN算法中欧氏距离具有密度相关性敏感的缺点,提出综合马氏距离和灰色分析方法代替kNN算法中欧式距离的新算法,应用到缺失数据填充方面.其中马氏距离能解决密度相关明显的数据集,灰色分析方法能处理密度相关不明显的情况.因此,该算法能很好处理任何数据集,实验结果显示,算法在填充结果上明显优于现有的其他算法.
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文献信息
篇名 基于马氏距离和灰色分析的缺失值填充算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 数据预处理 缺失数据 最近邻算法 灰色分析 马氏距离
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 数据库与知识工程
研究方向 页码范围 2502-2504,2536
页数 4页 分类号 TP331
字数 4851字 语种 中文
DOI
五维指标
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘星毅 钦州学院数学与计算机科学系 14 121 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据预处理
缺失数据
最近邻算法
灰色分析
马氏距离
研究起点
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引文网络交叉学科
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计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
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62-110
1981
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