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基于距離最大化和缺失數據聚類的填充算法

大小:1.57 MB 人氣: 2018-01-09 需要積分:3

  通過對基于K-means聚類的缺失值填充算法的改進,文中提出了基于距離最大化和缺失數據聚類的填充算法。首先,針對原填充算法需要提前輸入聚類個數這一缺點,設計了改進的K-means聚類算法:使用數據間的最大距離確定聚類中心,自動產生聚類個數,提高聚類效果;其次,對聚類的距離函數進行改進,采用部分距離度量方式,改進后的算法可以對含有缺失值的記錄進行聚類,簡化原填充算法步驟。通過對STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION數據集的實驗,結果證明了該算法能夠在提高效率的同時,有效地填充缺失數據。

基于距離最大化和缺失數據聚類的填充算法

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