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基于灰色关联分析的类中心缺失值填补方法.pdf

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基于灰色关联分析的类中心缺失值填补方法.pdf

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文档介绍

文档介绍:年 月 四川大学学报(自然科学版)
2020 9
第 卷 第 期
5 7   5 Journal of Sichuan University (Natural Science Edition) 7 
doi: 9 6 9/j .-6 75 6 . .008
基于灰色关联分析的类中心缺失值填补方法
刘 莎,杨有龙
西安电子科技大 学数学与统计学院 西安
( , 7 10 1 2 6)
摘 要 真实数据集中含有缺失值,许多数据分析技术不能直接应用到不完整数据上,且缺失
  :
值的存在会明显地降低算法的有效性,缺失数据处理是一个不可缺少的数据预处理过程,因此
提出了一个基于统计度量的缺失值填补算法,名为灰色类中心缺失值填补( )方法,
GCCMVI
利用数据点的类中心和标准差来填补缺失值,此外,通过比较阈值和实例与类中心间相关性的
大小关系,决定是否加上(减去)标准差,灰色关联分析用来计算相关性,在缺失值被填补后,得
到的完整的数据集用来训练支持向量机( )分类器 在三种类型不同的数据集上进行比
SVM .
较,以分类精度,填补效果,填补时间作为评估准则来衡量算法的有效性 实验结果表明,所提
.
出的算法显著地提高了分类精度和填补效果
.
关键词:数据分析;不完整数据;缺失值填补;类中心;灰色关联分析
中图分类号 文献标识码