基于布谷鸟算法优化K_means聚类的缺失数据填充算法

林枫; 蔡延光; 蔡颢; 张丽

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基于布谷鸟算法优化K_means聚类的缺失数据填充算法

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针对K_means聚类算法对初始参数较敏感且相对容易出现局部最优解的问题,提出基于布谷鸟算法优化的K_means聚类算法,并将优化后的K_means聚类算法与条件均值填充算法相结合,递归地填充缺失数据.实验结果表明:与传统算法相比,基于布谷鸟算法优化K_means聚类的缺失数据填充算法具有更好的效果.

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来源
《自动化与信息工程》 |2020年第6期|13-1727|共6页
作者
林枫; 蔡延光; 蔡颢; 张丽;
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作者单位

广东工业大学自动化学院广东广州 510006;

广东工业大学自动化学院广东广州 510006;

奥尔堡大学健康科学与工程系丹麦奥尔堡 9920;

广东工业大学自动化学院广东广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
缺失数据; 填充; 布谷鸟算法; K_means算法;

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