基于DBSCAN的缺失值填充算法研究

• 作者: 冯宪凯 黄树成
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多密度聚类 缺失值填充 DBSCAN 强连通分量
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1572-1575,1686
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.006

摘要

通过改进基于DBSCAN缺失值填充算法,实现对缺失值记录的填充.文中借助于图的强连通分量思想,改进算法可以对多密度数据集进行聚类.在使用欧几里得公式计算距离缺失值记录和聚类的相似度时,通过利用三角不等式原理,极大减少了距离的计算量.实验结果表明,改进的算法不仅能够有效地填充缺失值记录,还拥有更好的运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树成		36	126	5.0	10.0
2	冯宪凯		1	0	0.0	0.0