【摘 要】
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缺失数据处理是数据挖掘领域中进行数据预处理的一个重要环节，由于成分数据特殊的几何性质，传统的缺失值填补方法不能直接用于这种类型的数据．因此，对成分数据而言，缺失值的填补具
【基金项目】
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山西省高等学校教学改革项目(批准号:J2014006);山西省自然科学基金面上项目(批准号:2015011044);山西省国际科技合作计划项目(批准号:2015081020)资助
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缺失数据处理是数据挖掘领域中进行数据预处理的一个重要环节，由于成分数据特殊的几何性质，传统的缺失值填补方法不能直接用于这种类型的数据．因此，对成分数据而言，缺失值的填补具有十分重要的意义．为了解决这个问题，本文利用了成分数据和欧氏数据之间的关系，提出了一种基于随机森林的成分数据缺失值迭代填补法，该方法的实施和评估采用模拟和真实的数据集．实验结果表明：新的填补方法可广泛应用于多种类型的数据集且具有较高准确性．
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