带有缺失数据的一种动态聚类方法

• 作者: 宋雯 徐辰武 汤在祥 肖静 骆如九
• 来源期刊: 中国农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 聚类分析 缺失数据 后验概率 极大似然估计
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 4534-4542
• 分类号: S1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2012.21.023

摘要

[目的]探讨实际问题研究中的不完全数据聚类.[方法]利用相关变量的辅助信息,对缺失数据进行推估,确定其合理的替代值,从而构造出一个“完全”数据集.在此基础上以EM算法循环迭代,参数的估计值和缺失数据的替代值都将逐渐收敛,以相应的贝叶斯后验概率判别个体的归类,进而实现动态聚类.[结果]模拟研究表明,缺值替代法具有较好的收敛性,对有缺失的数据基本都可正确地聚类.[结论]Fisher的鸢尾花花类识别数据验证了缺值替代法的可行性,其聚类的准确性高于缺值删除法,基本接近完全数据聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐辰武	扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室	66	988	18.0	29.0
2	肖静	南通大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室	80	703	16.0	23.0
3	宋雯	扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室	16	217	7.0	14.0
4	汤在祥	苏州大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室	23	239	6.0	15.0
5	骆如九	扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室	1	0	0.0	0.0