【摘 要】
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在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用
【机 构】
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中国石油大学（北京）石油数据挖掘北京市重点实验室,中国石油大学（北京）地球物理与信息工程学院,闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室,闽南师范大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701213);国家油气重点专项子课题(G-5800-08-ZS-WX);中国石油大学(北京)克拉玛依校区科研启动基金(RCYJ2016B-03-001);福建省教育厅中青年基金(JA15300)
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在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模。为此,提出一种基于聚类的递归充填方法。使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针对得到的完整数据进行聚类,并运用同类簇的均值修正初始充填值。根据充填效果误差判定充填稳定性,并进行多次递归聚类修正充填值,直到前后两次充填较为稳定或迭代次数超过阈值时停止迭代。实验结果表明,与均值充填、K最近邻充填、聚类充填及粗糙集不完备数据分析等方法相比,该方法能够进行更为精准的充填,
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