【摘 要】
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大数据时代,面向海量数据的数据挖掘正受到各行各业的广泛关注和应用。数据不但在量上呈现爆炸性增长,而且在内容和形式上也日益复杂化。由于主观或客观因素,数据丢失是不可
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大数据时代,面向海量数据的数据挖掘正受到各行各业的广泛关注和应用。数据不但在量上呈现爆炸性增长,而且在内容和形式上也日益复杂化。由于主观或客观因素,数据丢失是不可避免的。由数据的丢失而导致数据的不完备给现有的挖掘算法提出了挑战。为提升C4.5算法对不完备数据的处理能力,针对C4.5算法在特征选择时会忽略缺失值提出用最高频属性值替换的C4.5算法(C4.5-RHFAV),解决了不完备数据包含信息丢失的问题,实验结果表明改进的C4.5-RHFAV很好的达到预定目标,获得了比传统C4.5算法更高的分类准确率。针对C4.5算法在特征选择时会忽略缺失值和C4.5-RHFAV在替换缺失值时样本利用率低的问题,提出用最优加权属性值替换的C4.5算法(C4.5-RWAV),解决了不完备数据样本包含信息丢失的问题和能处理C4.5-RHFAV不适用的数据集,实验结果表明C4.5-RWAV很好的达到预定目标,获得了比传统C4.5算法更高的分类准确率并在某些数据集下获得比C4.5-RHFAV还好的分类准确率。通过比较数据清洗方法和算法扩充方法的结果,说明即便在使用相同的清洗规则下,算法扩充方法在算法的分类准确率上具有优势。本文通过实验结果说明在C4.5算法进行特征选择时尽量在该数据子集上对不完备数据进行处理是合理的,可以得到较高的分类准确率,但该方法也会得到比数据清洗高的时间复杂度。
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