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韩飞

作品数:1 被引量:12H指数:1
供职机构:暨南大学信息科学技术学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇属性集
  • 1篇数据清洗
  • 1篇缺失数据
  • 1篇完备集
  • 1篇聚类

机构

  • 1篇暨南大学

作者

  • 1篇沈镇林
  • 1篇韩飞

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 1篇2016
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于不完备集双聚类的缺失数据填补算法被引量:12
2016年
缺失数据填补是数据清洗领域的一个重要问题。由于绝大部分局部填补方法基于全部属性进行分类,未考虑对象属性之间的关联性,因此基于不完备集双聚类,提出一种缺失数据填补算法。该算法利用双聚类完美簇的平均平方残基为0及簇内的属性值波动一致的特点,对缺失数据进行填补。通过数学分析,把寻找含有缺失值的最大完美簇问题转化为求解缺失对象与其他对象之间的最大相似属性集问题,在相同的最大相似属性集下,以缺失值的众数作为填补值。采用4组UCI数据集进行实验,结果表明,该算法相比ROUSTIDA算法平均提高了77.13%的填补值精确度。
韩飞沈镇林
关键词:数据清洗
共1页<1>
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