基于AP聚类的不完整大数据填充

• 作者: 冷泳林 张清辰 鲁富宇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整大数据 聚类分析 数据填充
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 123-127,141
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 5741字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0190

摘要

不完整数据的分析与填充一直是大数据处理的热点研究课题，传统的分析方法无法对不完整数据直接聚类，大部分方法先填充缺失值，然后对数据聚类。这些方法一般利用整个数据集对缺失数据进行填充，使得填充值容易受到噪声的干扰，导致填充结果不精确，进而造成聚类精度很低。提出一种不完整数据聚类算法，对不完全信息系统的相似度公式进行重新定义，给出不完整数据对象间的相似度度量方式，进而直接对不完整数据聚类。根据聚类结果将同一类对象划分到相同的簇中，通过同一类对象的属性值对缺失值进行填充，避免噪声对填充值的干扰，提高填充结果的精确性。实验结果表明，提出的方法能够对不完整数据进行聚类，并有效提高缺失数据的填充精度。

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
3	鲁富宇	渤海大学信息科学与技术学院	15	72	5.0	7.0
4	张清辰	大连理工大学软件学院	15	132	8.0	11.0