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缺失数据填充是数据分析处理领域的一个重要研究课题。特别是在采集数据量较少的情况下,缺失数据填充的难度极大。针对这个问题,提......
组群差异检测广泛应用于医药、社会网络等领域．现有的组群差异检测都是建立在数据集没有缺失的情况下，因此讨论并给出了在数据集缺失......
数据处理过程中经常会遇到不完备数据需要填充的问题,寻求简单有效的缺失数据填充方法非常重要.针对该情况,提出一种基于极限学习......
近年来,我国经济的快速发展,房地产行业迅速崛起.随着人们生活节奏的加快,精装房也越来越受到青睐,因此能够快速准确对多变量的精......
针对欧式距离填充算法不足和微阵列数据集中缺失数据比率过大问题，提出了使用马氏距离有序填充微阵列的最近邻算法，能充分使用数据集......
提出一种基于深度学习的不完整大数据填充算法.算法首先以自动编码机为基础建立填充自动编码机.在此基础上,构建深度填充网络模型,......
通过对基于K-means聚类的缺失值填充算法的改进, 文中提出了基于距离最大化和缺失数据聚类的填充算法.首先, 针对原填充算法需要提......
缺失数据填充效果会对学习算法和挖掘算法的后续处理过程产生影响。针对代价敏感决策树方法没有同时考虑填充顺序和填充代价的问题......
在多维数据分析和处理中,经常会出现部分数据丢失或者部分数据未知的情况,如何利用已知数据的潜在结构对这些缺失数据进行填充是一......
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.......
根据高速公路交通数据的特点,采用基于最大偏差相似性准则(MDSC)与KNN填充算法对缺失交通数据进行填充。针对KNN填充算法可能产生......
随着大数据时代的来临,多变量时间序列的应用价值得到了越来越多的关注。然而,缺失数据的存在严重影响了对多变量时间序列的进一步......
在互联网飞速发展的今天,网络信息复杂繁多且越来越参差不齐,对于当前的图书出版机构来说,编辑人员的出版选题策划方式跟不上网络......
由于数据采集设备的不完善以及数据在传输过程中的不可靠性等原因,致使加油站车辆加油数据中经常会产生数据的丢失和错误,降低了车......
