【摘 要】
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随着信息技术的迅速发展,数据信息处理技术已经从原始的文件处理演变到复杂且功能强大的数据库系统,为了将这些数据信息转换成有用的知识信息,数据挖掘技术应运而生。数据集
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随着信息技术的迅速发展,数据信息处理技术已经从原始的文件处理演变到复杂且功能强大的数据库系统,为了将这些数据信息转换成有用的知识信息,数据挖掘技术应运而生。数据集的数据质量低下会导致挖掘出的数据准确率明显降低,数据缺失是数据质量低下最常见的情况,为了提升数据质量,对缺失数据的修复问题是一项值得关注的热点问题。文章对缺失数据的修复主要是讨论连续型属性的数据类型,修复方法采用归因技术的思想,利用属性间的关系,用数据集中的现有值去估计那些相关的缺失值。并对比一种常用且高效的缺失值修复方法,在此基础上通过引入属性
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