缺失值处理方法比较研究

被引：17

作者：

胡红晓 ^{[1
]}

谢佳 ^{[2
]}

韩冰 ^{[2
]}

机构：

[1] 河北医科大学图书馆

[2] 西南财经大学统计学院

来源：

商场现代化 | 2007年 / 15期

关键词：

缺失值; 插补; 多重插补;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

在数据收集过程中,由于各种原因可能造成数据集包括有噪声、不完整,甚至不一致的数据。这些问题将严重影响数据挖掘的质量和结果的稳健性,因此,对数据挖掘的对象进行预处理就显得尤为重要。数据的预处理分为数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。缺失值的处理是数据的清洗的第一步。对缺失值的处理有多种方法,本文将主要分析多重插补的方法。

引用

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页码：352 / 353

页数：2

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