考虑数据分布特征的多属性数据完备化方法研究

汪勇; 李好; 王静

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对于数据完备化方法,极大似然估计方法适合大样本数据,K近邻算法仅考虑不同数据同一属性间的线性关系,BP神经网络算法虽考虑了数据属性间的非线性联系,但样本分布对数据完备化效果影响较大。文章利用DBSCAN密度聚类方法对样本数据进行分类,分析其分布特征,剔除噪声数据选择训练样本,运用BP神经网络拟合数据属性间的非线性关系,预测数据缺失值。实例数据集分析结果显示,考虑数据分布特征的BP神经网络算法的数据完备化准确率最优。

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来源
《统计与决策》 |2020年第24期|15-19|共5页
作者
汪勇; 李好; 王静;
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作者单位

武汉科技大学恒大管理学院;

武汉430081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类统计方法;
关键词
数据完备; 密度聚类; 样本分类; BP神经网络; 机器学习;

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