基于灰色关联分析的缺失值重复填补方法

摘要：

缺失填补是机器学习与数据挖掘领域中极富有挑战性的工作.数据源中的缺失值会对学习算法的性能与学习的质量产生较大的负面影响.目前存在的缺失值填补方法还不能满足用户的需要.提出了一种基于灰色系统理论的缺失值填补方法,该方法采用了基于实例学习的非参拟合和灰色理论技术,对缺失数据进行重复填补,直至填补结果收敛或者满足用户的需要.实验结果表明,该方法在填补效果与效率方面都比现有的KNN填补法和普通的均值替代法要好.

关键词：重复填补、缺失值、灰色关联分析

所属期刊栏目：45

分类号：TP331(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西区教育厅科学研究项目2008CB317100;973计划前期研究专项200807MS176

在线出版日期：2009-06-23（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：169-172