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结合属性重要度和灰色关联度的数据补齐方法 被引量：3
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作者 王方心 潘巍 +2 位作者 吴立锋 金声震 李晓娟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期248-254,共7页
结合属性重要度和灰色关联度,提出了一种新的数据补齐方法,可使补齐后的数据具有更高的识别率和分类性能。按照属性重要度确定各个条件属性的补齐顺序;对于当前要补齐的缺失样本,将所有完备样本分别与其进行比较,并选择灰色关联度最大... 结合属性重要度和灰色关联度,提出了一种新的数据补齐方法,可使补齐后的数据具有更高的识别率和分类性能。按照属性重要度确定各个条件属性的补齐顺序;对于当前要补齐的缺失样本,将所有完备样本分别与其进行比较,并选择灰色关联度最大的完备样本对该样本的缺失数据进行补齐。并提出了一种新的判断数据补齐性能的评价标准,即补齐后的数据不能影响原有数据的识别率。实验结果表明,即使在很高的数据缺失比率下,该方法仍能很好地进行补齐,并能取得较高的识别率。 展开更多
关键词 不完备数据补齐 属性重要度 补齐顺序 灰色关联度 评价标准
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