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估计空值过程中的几种数据分类方法研究
估计空值过程中的几种数据分类方法研究
作者:
刘艳红
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
空值
K-MEANS
模糊聚类
粗糙集
摘要:
本文介绍了估计空值过程中的几种数据分类方法,着重介绍了包含空值的元组的归属问题。在估计空值过程中,K-means、模糊聚类、粗糙集都可以实现对数据的分类。本文分别介绍了这三种方法的实现原理和各自特点,并详细介绍了在分类实现过程中,包含空值的元组划归到最相似类别中的方法。
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(/次)
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文献信息
篇名
估计空值过程中的几种数据分类方法研究
来源期刊
计算机与信息技术
学科
工学
关键词
空值
K-MEANS
模糊聚类
粗糙集
年,卷(期)
jsjyxxjs_2012,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
35-36
页数
2页
分类号
TP311.13
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘艳红
南京工业职业技术学院计算机与软件学院
8
12
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
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节点文献
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K-MEANS
模糊聚类
粗糙集
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
计算机与信息技术
主办单位:
安徽省计算机用户协会
出版周期:
月刊
ISSN:
CN:
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1993
语种:
chi
出版文献量(篇)
2343
总下载数(次)
19
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