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传统的聚类分析方法需要完全数据集,但有些情况下数据是不完全的,即包含缺失数据,这给聚类分析带来了一定的困难.作者给出了一种迭代算法为缺失数据确定一个合理的替补值,构造出一个"完全"的数据集,逐步迭代进行聚类分析,并用实例详细阐述了该方法的步骤.
带有缺失数据的聚类分析方法
【摘 要】
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传统的聚类分析方法需要完全数据集,但有些情况下数据是不完全的,即包含缺失数据,这给聚类分析带来了一定的困难.作者给出了一种迭代算法为缺失数据确定一个合理的替补值,构
【机 构】
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山西大学数学系
【出 处】
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华北工学院学报
【发表日期】
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2003年05期
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