【摘 要】
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数据在采集和传输过程中由于多种原因会造成矩阵残缺，因此在数据分析之前需要对残缺矩阵进行修复。常见的KNN修复方法k值选取不合理，且需在整个矩阵中搜索近邻，影响算法的修复效
【机 构】
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电子工程学院404教研室，合肥230037 安徽省电子制约技术重点实验室，合肥230037;No. 404 Teaching and Research Section, Electronic Engi
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数据在采集和传输过程中由于多种原因会造成矩阵残缺，因此在数据分析之前需要对残缺矩阵进行修复。常见的KNN修复方法k值选取不合理，且需在整个矩阵中搜索近邻，影响算法的修复效果。在其基础上提出了一种k值自适应的局部KNN矩阵修复方法，合理考虑了k值的选取和近邻项的搜索范围。实验证明了该方法能有效提高矩阵修复的正确率，且算法的时效性有所提高。
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