【摘 要】
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传统大数据填充算法是根据整个数据集对缺失数据进行填充,使得填充值容易受到不同类别数据的干扰,导致填充结果不精确。针对该问题,给出不完整数据的相似度度量方法,使用近邻
【机 构】
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渤海大学信息科学与技术学院,大连理工大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1301253);中国高等职业技术教育研究会规划课题基金资助项目(GZYGH1213036,GZYGH1213035);辽宁省自然科学基金资助项目(2013020014);辽宁省社会科学基金资助项目(L14AGL002)
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传统大数据填充算法是根据整个数据集对缺失数据进行填充,使得填充值容易受到不同类别数据的干扰,导致填充结果不精确。针对该问题,给出不完整数据的相似度度量方法,使用近邻传播（AP）算法对不完整数据进行聚类。采用云计算技术优化AP聚类算法,实现一种基于Map Reduce的分布式聚类算法,根据算法聚类结果将同一类数据对象划分到相同簇中,并利用同一类对象的属性值对缺失值进行填充。实验结果表明,该算法能实现不完整大数据的聚类,同时加快聚类速度,提高缺失数据的填充精度。
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