非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法

• 作者: 吴俊杰 赵鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 空缺值 非线性 噪声数据集 随机森林
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.07.015

摘要

针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法.该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺值的预测.由于随机森林算法具有良好的非线性数据拟合和抗噪声性能,因此该算法可以有效地提高空缺值的填补准确率.在UCI标准数据集和ORL人脸识别数据集上的对比实验充分说明了该算法较以往的填补方法更为有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏	太原师范学院计算机系	34	70	5.0	7.0
2	吴俊杰	太原师范学院计算机系	14	18	3.0	4.0