發(fā)布時間：2018-06-25 00:47

  本文選題：高維相關(guān)性數(shù)據(jù) + 缺失數(shù)據(jù)　； 參考：《計算機科學(xué)與探索》2017年10期

【摘要】：研究了高維相關(guān)性缺失數(shù)據(jù)的填補方法,提出了分塊填補算法。該算法核心思想是:在填補數(shù)據(jù)的過程中會考慮變量之間的相互關(guān)系,僅利用與待填補數(shù)據(jù)有相關(guān)性的數(shù)據(jù)進行填補,從而降低不相關(guān)數(shù)據(jù)對缺失數(shù)據(jù)填補的影響,提高數(shù)據(jù)填補的準(zhǔn)確度。同時,該算法能夠并行處理缺失數(shù)據(jù),從而提高數(shù)據(jù)填補效率,對于高維缺失數(shù)據(jù)的填補有重要意義。為了對分塊情況未知的缺失數(shù)據(jù)進行分塊,提出了基于k-means聚類的分塊算法。大量的仿真實驗和基于真實數(shù)據(jù)集的實驗表明,對于相關(guān)性數(shù)據(jù),分塊填補算法能夠有效地利用相關(guān)信息進行填補,從而提高數(shù)據(jù)填補準(zhǔn)確度。
[Abstract]:The filling method of high dimensional correlation missing data is studied, and a block filling algorithm is proposed. The core idea of the algorithm is that the relationship between variables will be considered in the process of filling the data, and only the data that is relevant to the data to be filled will be used to fill the missing data, so as to reduce the impact of the irrelevant data on the missing data filling. Improve the accuracy of data filling. At the same time, the algorithm can process the missing data in parallel, so as to improve the efficiency of data filling, which is of great significance for the filling of high dimensional missing data. In order to block the missing data which is unknown, a block algorithm based on k-means clustering is proposed. A large number of simulation experiments and experiments based on real data sets show that the block filling algorithm can effectively use the relevant information to fill the correlation data and thus improve the accuracy of data filling.
【作者單位】： 中央財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;國網(wǎng)荊州供電公司信通分公司;國網(wǎng)遼寧省電力有限公司信息通信分公司;
【基金】：中央財經(jīng)大學(xué)青年教師發(fā)展基金No.QJJ1510 國家電網(wǎng)科技部項目No.SGTYHT/14-JS-188~~
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2063735