【摘 要】
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为解决具有关联性数据的缺失值问题,提出一种结合相关系数与相似性匹配作用于离散型数据填补缺失值的方法。首先,在非缺失数据源中挖掘频繁项集并计算数据属性间的相关性,计
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0804108),青海省重点实验室、重点研发项目(2017 ZJ Y21,2017 ZJ 752),河北省物联网监控工程技术研究中心项目资助(314201620)
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为解决具有关联性数据的缺失值问题,提出一种结合相关系数与相似性匹配作用于离散型数据填补缺失值的方法。首先,在非缺失数据源中挖掘频繁项集并计算数据属性间的相关性,计算出挖掘项的项内整体的相关性;然后,根据缺失数据所在项的非缺失前项与完整数据挖掘项的相似度选择填补项;填补项相似性一致则利用加权置信度进一步选取填补规则,一方面提高了Apriori挖掘规则集合的数量及质量,另一方面也保证了规则匹配的可靠性。经实验与相关方法比较,该方法提高了缺失数据填补的准确率与时间效率。
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