环境数据缺省值的处理方法的比较

来源 :第四届西南、中南地区分析化学学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fawudai111111

【摘要】

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本文采用模式识别中的K最近邻法(KNN方法)对不满足于统计模型的数据阵中的缺省值进行预测,并以对原始数据进行最大似然主成分分析法(MPCA)、中值法、均值法获得的结论相比较,

【作者】

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李梦龙王晃马宁

【机构】

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四川大学化学学院(成都)

【出处】

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第四届西南、中南地区分析化学学术交流会

【发表日期】

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2002年11期

【关键词】

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最邻近法最大似然主成分分析环境数据数据监测模式识别

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本文采用模式识别中的K最近邻法(KNN方法)对不满足于统计模型的数据阵中的缺省值进行预测,并以对原始数据进行最大似然主成分分析法(MPCA)、中值法、均值法获得的结论相比较,通过结论得出,几种分析方法得到的结果基本一致.KNN方法预测获得的数据比MPCA得理详尽的信息,由此我们证实KNN方法对缺省值预测的正确性和优越性.

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