不完整数据的聚类研究

• 作者: 冷泳林 张清辰 鲁富宇
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 不完整数据 K-means聚类 不完整信息系统
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 机械电子与计算机科学
• 页码范围: 2259-2262
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.13537/j.issn.1004-3918.2014.11.016

摘要

数据采集过程中存在大量缺失数据，即不完整数据。传统方法在聚类不完整数据时采用填充或丢弃缺失数据方式实现数据的聚类。依据不完整信息系统理论提出一种基于K-means的不完整数据聚类算法，算法首先将数据集划分成完整数据集和非完整数据集两部分，对完整数据集采用K-means算法进行聚类，然后将不完整数据依据设计的相似度度量方法划分到对应的簇中，实现数据集的聚类。实验结果表明，提出的方法能够高效、精确地实现不完整数据聚类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冷泳林	渤海大学信息科学与技术学院	22	88	6.0	8.0
2	鲁富宇	渤海大学信息科学与技术学院	15	72	5.0	7.0
3	张清辰	大连理工大学软件学院	15	132	8.0	11.0