一种基于极限学习机的缺失数据填充方法

• 作者: 卢诚波 杨毅
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 缺失数据填充 UCI机器学习数据库
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 243-246
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|TP183
• 字数: 3546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.054

摘要

数据处理过程中经常会遇到不完备数据需要填充的问题，寻求简单有效的缺失数据填充方法非常重要。针对该情况，提出一种基于极限学习机 ELM（Extreme Learning Machine）的缺失数据填充方法，通过极限学习机网络建模，建立需要填充的缺失属性与其他属性的非线性映射模型。实验结果表明：该方法具有非常好的填充效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢诚波	丽水学院工程与设计学院	25	78	4.0	7.0
2	杨毅	丽水学院工程与设计学院	11	46	3.0	6.0