【摘 要】
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现有的数据缺失填补方法,通常只考虑数据间某种特征的关联性,且忽略了数据的填补顺序对数据填补准确性的影响。为此,提出一种基于数据多维相似度的数据缺失特征填补方法。通
【机 构】
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四川工商学院计算机科学与技术学院,四川工商学院人文学院
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现有的数据缺失填补方法,通常只考虑数据间某种特征的关联性,且忽略了数据的填补顺序对数据填补准确性的影响。为此,提出一种基于数据多维相似度的数据缺失特征填补方法。通过计算缺失数据与另一已知数据的多维相似度,进一步计算缺失数据的加权值,来检验缺失数据与其对应的临界点的相似度融合情况;利用贝叶斯联合概率计算缺失数据间不同填补顺序的置信度,结合缺失数据与其临界点的相似度融合情况,选择最优置信度确定数据的填补顺序;采用KNN数据填补算法结合多维相似度计算缺失数据值,按顺序依次进行数据填补。仿真证明,所提方法可以更准确的计算缺失数据值,所需计算时间更短,同时对填补顺序进行计算,提高了数据填补的准确率,填补结果更接近原始数据。
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