基于属性重要性的不完备数据填充算法

• 作者: 吕爱玲 张清辰 陈志奎
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 不完备系统 数据填充 马氏距离 属性约简
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 167-172,176
• 页数: 7页
• 分类号: TP315
• 语种: 中文

摘要

现有的不完备数据填充算法对所有缺失数据采用统一方式填充，没有考虑数据的重要性，效率低，实时性差。因此，本文提出一种基于属性重要性的不完全数据填充算法。通过差分矩阵求得属性约简，根据约简区分重要属性和非重要属性，对于重要属性数据填充采用改进的马氏距离填充方法，而不重要属性数据填充采用相似度概率填充方法，保证了数据精确度的同时，提高了实时性，具有实用性。最后，实验部分采用数据家庭系统数据和UCI标准数据集分别对算法性能进行了分析，验证了该算法的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志奎	大连理工大学软件学院	35	238	11.0	14.0
2	张清辰	大连理工大学软件学院	15	132	8.0	11.0
3	吕爱玲	大连理工大学软件学院	1	16	1.0	1.0