样本残缺状态下数据处理方法的研究

殷娟娟

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样本残缺状态下数据处理方法的研究

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cqvip:由于人为疏忽或设备限制等多种原因,现实中的数据在收集过程中表达的信息不完整,残缺样本给数据挖掘和决策造成不便。为了得到理想的完整数据集,需要处理、填补数据集,使其成为完整数据集。针对数据残缺的不同机制和填补方法,分析各自方法的适用场景,从而总结、比较不同方法的填补效果。结果表明,残缺率越大填补效果越差,随机填补方法的稳定性较差,回归填补方法的效果更好。

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来源
《信息与电脑》 |2019年第10期|157-158164|共3页
作者
殷娟娟;
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作者单位

西安培华学院智能科学与信息工程学院陕西西安710125;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
均值填补; 随机填补; EM填补; 回归填补;

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