【摘 要】
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数据缺失是数据挖掘与分析过程中的常见问题，若直接删除含缺失的事例可能导致不可靠的决策。为此，针对缺失数据的填补问题，提出一种基于近邻规则的缺失数据填补方法。根据关联规
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数据缺失是数据挖掘与分析过程中的常见问题，若直接删除含缺失的事例可能导致不可靠的决策。为此，针对缺失数据的填补问题，提出一种基于近邻规则的缺失数据填补方法。根据关联规则的后件数据项进行分类，计算分类后的规则项与缺失项集问的相似度，用最相似的规则项值填补缺失值。实验结果表明，该方法具有较高的填补正确率。
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