缺失数据处理方法的比较研究

• 作者: 李瑞俊 高霞
• 来源期刊: 佳木斯职业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘技术 缺失数据 处理方法 分析
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 自然科学研究
• 页码范围: 259,262
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2348字
• 语种: 中文

摘要

随着当前我国科学技术的不断进步与发展,数据挖掘技术其实际的应用范围也变得越来越广泛,但是在实际使用过程中数据都存在着缺失值现象,因此在实际使用过程中研究缺失数据相应的数据挖掘方法就起着至关重要的作用,当前较为常见的方法有直接删除、特殊值填充以及平均值填充等方法,利用这类方法来建立相应的缺失值处理模型,还需要建立相应的朴素贝叶斯分类器模型,将实际所获得的数据集进行比较分析,并且利用相应的验证方法对最终模型的实际性能进行检验,结合实际的应用分析,利用模型构建的方法来处理由缺失值构建而成的朴素贝叶斯分类器效果是十分显著的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高霞		17	23	3.0	4.0
2	李瑞俊		27	75	4.0	8.0