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数据缺失是数据挖掘中不可避免和必须解决的问题,目前常见的缺失值填充方法主要有统计学方法和机器学习方法。KNNI是一种数据挖掘领域常用的非常简单的同时准确率较高的缺失值填补算法;SNI填补算法则克服了KNNI在选择k最近邻时存在的某种偏好的缺点,更好地解决了数据缺失问题。
数据挖掘中的数据缺失处理
【摘 要】
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数据缺失是数据挖掘中不可避免和必须解决的问题,目前常见的缺失值填充方法主要有统计学方法和机器学习方法。KNNI是一种数据挖掘领域常用的非常简单的同时准确率较高的缺失值填补算法;SNI填补算法则克服了KNNI在选择k最近邻时存在的某种偏好的缺点,更好地解决了数据缺失问题。
【机 构】
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河套学院理学系
【出 处】
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河套学院学报
【发表日期】
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2016年03期
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY14335)
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