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基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法  
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【英文篇名】 EM algorithm to implement missing values based on Nave Bayesian
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【作者】 邹薇; 王会进;
【英文作者】 Zou Wei; Wang Huijin(College of Information Science and Technology; Jinan University; Guangzhou 510632; China);
【作者单位】 暨南大学信息科学技术学院;
【文献出处】 微型机与应用 , Microcomputer & Its Applications, 编辑部邮箱 2011年 16期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据填充; EM算法; 朴素贝叶斯算法;
【英文关键词】 missing values implement; EM algorithm; Nave Bayesian algorithm;
【摘要】 实际应用中大量的不完整的数据集,造成了数据中信息的丢失和分析的不方便,所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定,本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,然后按E步M步反复求精,利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明,本文的算法加强了聚类的稳定性,具有更好的数据填充效果。
【英文摘要】 Dataset with missing values is quite common in real applications.It is a big problem of data pretreatment,and handling missing values has become a research hot issue.EM chooses the center of cluster randomly leading to cluster irregularly,so this paper uses the result of Nave Bayesian as the initial range of EM,then refines the value reduplicative,finally gets the excepted maximize value.The research result suggests that this algorithm improved the level of cluster and had a better data make-up result.
【更新日期】 2011-09-29
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 在数据泛滥的今天,迫切地需要一种将数据转换成有用的信息和知识的数据挖掘技术。然而,由于信息无法获取或者在操作过程中被遗漏等原因,现实中的数据往往存在大量的缺失[1]。数据缺失对数据挖掘的过程和结果有严重的影响:首先,系统丢失了大量有用的信息;其次,系统中所表现出的?

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