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摘要:
缺失数据广泛存在于现实世界中,它对后续的数据分析有很大的影响,有可能导致结果完全错误.近年来,很多基于压缩传感理论的矩阵完全算法被提出并用于缺失数据恢复,但不同的算法在不同的数据集上产生的结果有很大不同,都有自己的优缺点和适用场景.为此提出一种基于异质矩阵完全算法和最大多样性的集成策略的混合集成学习算法,实验结果表明,此算法在不同的数据集上优于那些单个算法.
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文献信息
篇名 基于异质矩阵完全的缺失数据恢复混合集成算法
来源期刊 云南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 压缩传感 矩阵完全 混合集成学习 缺失数据恢复 集成策略
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 计算机科学及应用
研究方向 页码范围 67-72
页数 6页 分类号 TP181
字数 4288字 语种 中文
DOI 10.7699/j.ynnu.ns-2013-086
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 付明柏 昭通学院计算机科学系 15 36 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩传感
矩阵完全
混合集成学习
缺失数据恢复
集成策略
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
云南师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-9793
53-1046/N
大16开
云南昆明市一二一大街298号
64-74
1958
chi
出版文献量(篇)
2229
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5
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