一种K值自适应和局部搜索的KNN矩阵修复方法

摘要：

数据在采集和传输过程中由于多种原因会造成矩阵残缺，因此在数据分析之前需要对残缺矩阵进行修复。常见的KNN修复方法k值选取不合理，且需在整个矩阵中搜索近邻，影响算法的修复效果。在其基础上提出了一种k值自适应的局部KNN矩阵修复方法，合理考虑了k值的选取和近邻项的搜索范围。实验证明了该方法能有效提高矩阵修复的正确率，且算法的时效性有所提高。

关键词：数据缺失、矩阵修复、KNN理论、自适应K、局部最近邻

分类号：TN971.1

资助基金：安徽省自然科学基金1308085QF99

在线出版日期：2014-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：60-63