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一种基于改进最近邻算法的缺失数据处理

Dealing with Missing Data Based on a Modified KNN

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【作者】 周晓丹冯少荣薛永生

【机构】 厦门理工学院计算机系厦门大学计算机系

【摘要】 <正>1引言近年来,数据挖掘技术已经得到广泛的应用。数据挖掘的过程包括问题理解与定义、数据采集和预处理、模式抽取、知识解释与评估、知识应用,其中数据预处理阶段占用了80%以上的时间,而缺失数据处理是数据预处理阶段十分重要的一环。传统

【Abstract】 Dealing with missing data is very important during data mining.At present,the traditional KNN algorithm is one of the most popular methods of dealing with missing data,but if the number of neighbors is few,especially in a situation in which the target is far away from the nearest neighbor,the results of traditional nearest neighbor will not be good.This paper introduces a modified nearest neighbor,which uses simple averages,inverse distance weighted averages and majority votes to synthesize data for artificial source,proposes a new method to choose nearest neighbor so that the proposed approach has the better performance and gets more precise estimated values.

【Key words】 Data miningMissing dataKNN algorithm
  • 【会议录名称】 第二十四届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)
  • 【会议名称】第二十四届中国数据库学术会议
  • 【会议时间】2007-10-20
  • 【会议地点】中国海南海口
  • 【分类号】TP311.13
  • 【主办单位】中国计算机学会数据库专业委员会
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