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摘要:
缺失填补是机器学习与数据挖掘领域中极富有挑战性的工作.数据源中的缺失值会对学习算法的性能与学习的质量产生较大的负面影响.目前存在的缺失值填补方法还不能满足用户的需要.提出了一种基于灰色系统理论的缺失值填补方法,该方法采用了基于实例学习的非参拟合和灰色理论技术,对缺失数据进行重复填补,直至填补结果收敛或者满足用户的需要.实验结果表明,该方法在填补效果与效率方面都比现有的KNN填补法和普通的均值替代法要好.
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文献信息
篇名 基于灰色关联分析的缺失值重复填补方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 重复填补 缺失值 灰色关联分析
年,卷(期) 2009,(15) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 169-172
页数 4页 分类号 TP331
字数 5182字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.15.049
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 苏毅娟 广西师范学院计算机与信息工程学院 27 129 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
重复填补
缺失值
灰色关联分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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