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不完备数据集的关联分析填补方法及应用
Incomplete Datasets Imputation Method based on Association Analysis and Application
【摘要】 为填补不完备数据集中的缺失数据,提出一种基于关联分析的填补方法.首先挖掘已有数据集的包含缺失属性值作为后件的关联规则,然后从得到的规则中选取满足条件的规则集;最后求得总体贡献度最大的后件作为缺失数据的填补.采用脑卒中数据集进行实验,其结果表明所提出的方法能够达到较好的填补效果.
【Abstract】 A method is presented based on association analysis. Firstly,the existing dataset containing missing attribute value is taken as the association rule. Secondly,the rule set is selected from the obtained rules. Finally,the total contribution degree is obtained as the missing data. The experimental results show that the proposed method has higher imputation accuracy.
【关键词】 数据填补;
缺失数据;
关联分析;
贡献度;
【Key words】 data imputation; missing data; association analysis; contribution degree;
【Key words】 data imputation; missing data; association analysis; contribution degree;
【基金】 辽宁省教育厅高等学校科学研究计划资助项目(L2013172)
- 【文献出处】 大连交通大学学报 ,Journal of Dalian Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2015年06期
- 【分类号】TP311.13
- 【被引频次】2
- 【下载频次】154