【摘 要】
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当医疗数据存在缺失和冗余信息的情况下如何提高预测准确率一直是一个极具挑战的问题。为解决这一挑战,大多数预测模型要么直接删除缺失和冗余的实例,要么使用均值或其他方式
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当医疗数据存在缺失和冗余信息的情况下如何提高预测准确率一直是一个极具挑战的问题。为解决这一挑战,大多数预测模型要么直接删除缺失和冗余的实例,要么使用均值或其他方式对缺失数据进行填补。基于加权KNN算法(weightedk-nearest neighbor,WKNN),提出一种改进的医疗数据分类方法,该方法首先利用KNNI(knearest neighbor imputation,KNNI)对包含缺失数据的数据集进行预填补,然后采用奇异值分解(singular value decomposition,简称S
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