基于改进的K近缺失数据补全

• 作者: 张孙力 杨慧中
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: K近邻 缺失补全 偏向性 加权
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1499-1502
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 3023字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11719/com.app.chem20151222

摘要

针对化工过程中的数据样本缺失的问题,本文基于改进的K近邻算法对样本数据缺失值补全的方法进行了研究,阐述了K近邻补全算法的基本思路,并针对K近邻补全算法在缺失数据的K个最近邻的选择上可能存在的偏好,提出了一种改进的数据补全算法,有效的解决了K近邻补全算法在近邻选取上的偏向性.根据K近邻补全算法选取的K个近邻数据与缺失数据之间的距离,对K个近邻作加权,使得补全的数据更趋合理.仿真实验证明:改进的K近邻补全算法可以对样本的缺失部分进行更加有效的补全,从而扩展了软测量建模可用的样本数量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨慧中	江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室	228	1844	20.0	33.0
2	张孙力	江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室	4	9	2.0	3.0