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首页> 外文会议>Electrical amp; Electronics Engineering (EEESYM), 2012 IEEE Symposium on >A method for missing data interpolation by SVR
【24h】

A method for missing data interpolation by SVR

机译：一种SVR丢失数据插补的方法

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In this paper, an approach for interpolating the missing data by support vector regression (SVR) machine is proposed. First, the samples where some features are missing are separated from the original samples. Then the remaining samples are trained by SVR, where the feature values corresponding to the missing features are treated as the labels. Finally, the obtained hyper-surface is used to predict the missing features. Experimental results show the considerable effectiveness of the proposed method.
机译：本文提出了一种通过支持向量回归机对缺失数据进行插值的方法。首先，将缺少某些特征的样本与原始样本分开。然后通过SVR训练其余样本，其中将与缺失特征相对应的特征值视为标签。最后，将获得的超曲面用于预测缺失的特征。实验结果表明了该方法的有效性。

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