基于优化决策树和EM的缺失数据填充算法

• 作者: Ole Hejlesen 戚远航 梁秉毅 蔡延光 蔡颢 黄何列
• 来源期刊: 自动化与信息工程
• 关键词: 数据填充 决策树 EM算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 字数: 5374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2605.2017.05.008

摘要

针对大数据管理与应用中数据缺失的问题,提出一种基于优化决策树和EM的缺失数据填充算法对多属性缺失数值型数据进行填充.为解决决策树过分拟合问题,该算法采用基于精英策略的自适应遗传算法优化后的决策树对数据进行分类,再结合EM算法实现数值型数据的填充.仿真结果表明:对比优化前的决策树算法,优化后的决策树分类精度更高,平均填充耗时更少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡延光	广东工业大学自动化学院	181	812	14.0	20.0
2	戚远航	广东工业大学自动化学院	19	72	5.0	8.0
3	蔡颢	广东工业大学自动化学院	13	17	2.0	4.0
4	黄何列	广东工业大学自动化学院	14	45	4.0	6.0
5	Ole Hejlesen	奥尔堡大学健康科学与工程系	2	5	1.0	2.0
6	梁秉毅		2	7	2.0	2.0