【摘 要】
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由于人为疏忽或设备限制等多种原因,现实中的数据在收集过程中表达的信息不完整,残缺样本给数据挖掘和决策造成不便。为了得到理想的完整数据集,需要处理、填补数据集,使其成
【机 构】
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西安培华学院智能科学与信息工程学院
【基金项目】
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西安培华学院校级课题资助(项目编号:PHKT18055).
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由于人为疏忽或设备限制等多种原因,现实中的数据在收集过程中表达的信息不完整,残缺样本给数据挖掘和决策造成不便。为了得到理想的完整数据集,需要处理、填补数据集,使其成为完整数据集。针对数据残缺的不同机制和填补方法,分析各自方法的适用场景,从而总结、比较不同方法的填补效果。结果表明,残缺率越大填补效果越差,随机填补方法的稳定性较差,回归填补方法的效果更好。
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