【摘 要】
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均值填补是常用的数据填补方式,但往往忽略了相邻变量之间的相互关系,又对噪声数据极为敏感。将主成份分析算法应用到均值填补算法中,提取相邻各属性的特征重要度,并采用属性
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762047);江西省科技厅青年科学基金项目(20161BAB211015)
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均值填补是常用的数据填补方式,但往往忽略了相邻变量之间的相互关系,又对噪声数据极为敏感。将主成份分析算法应用到均值填补算法中,提取相邻各属性的特征重要度,并采用属性重要度作为权重,以均值填补的计算方式算出缺失数据相邻矩阵的加权平均值,将其作为相邻属性对于均值填补的影响偏移值,加入到均值填补的均值计算中。通过对UCI数据集的仿真实验可知,基于PCA改进的算法填补的准确性明显优于均值填补算法。
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