基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法

被引：63

作者：

武森 ^{[1
]}

冯小东 ^{[1
]}

单志广 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京科技大学东凌经济管理学院管理科学与工程系

[2] 国家信息中心信息化研究部

来源：

计算机学报 | 2012年 / 35卷 / 08期

关键词：

数据填补; 不完备数据; 聚类; 约束容差集合差异度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

缺失数据的处理是数据挖掘领域进行数据预处理的一个重要问题.传统的缺失数据填补方法大部分是基于概率分布等一些统计假设,对于大数据集的数据挖掘不一定是最适合的方法.受不完备数据分析(ROUSTIDA)未采用传统的概率统计学方法启发,提出基于不完备数据聚类的缺失数据填补方法(MIBOI),针对分类变量不完备数据集定义约束容差集合差异度,直接计算不完备数据对象集合内所有对象的总体相异程度,以不完备数据聚类的结果为基础进行缺失数据的填补.采用UCI机器学习基准数据集进行实验表明,MIBOI对缺失数据的填补是有效可行的.

引用

页码：1726 / 1738

页数：13

共 12 条

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