【摘 要】
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在数据挖掘的整个过程中, EM 算法因其数值计算的稳定性、 实现上的简单性, 可靠的全局收敛性, 被广泛应用于处理数据不完整问题.针对 EM 算法收敛速度慢, 算法高度依赖初始
【基金项目】
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北京市科技创新服务能力协调创新项目（PXM2016_014223_000025）
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在数据挖掘的整个过程中, EM 算法因其数值计算的稳定性、 实现上的简单性, 可靠的全局收敛性, 被广泛应用于处理数据不完整问题.针对 EM 算法收敛速度慢, 算法高度依赖初始值的选择, 使用 KNN 算法的分类结果作为 EM 算法的初始使用范围, KNN 算法根据挖掘目的的不同选择不同的特性, 然后利用增量式 EM（ IEM）算法按 E 步M 步迭代反复求精, 快速有效地得出填充缺失数据的最优值; 该算法大大加快了收敛速度, 加强了聚类的稳定性, 数据填充效果显著.
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