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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于聚類的大數據應用數據缺失值充填方法

基于聚類的大數據應用數據缺失值充填方法

2021-06-11 | pdf | 2.31 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在大數據應用中,多數建模方法是在完備數據集基礎上進行的,但在數據采集過程或存儲過程中容易出現數據缺失的現象,導致無法建模。為此,提岀一種基于聚類的遞歸充填方法。使用冋類簇的均值對不完備數據進行預填充,形成初始完備數據集,針對得到的完整數據進行聚類,并運用冋類簇的均值修正初始充填值。根據充填效果誤差判定充填穩定性,并進行多次遞歸聚類修正充填值,直到前后兩次充填較為穩定或迭代次數超過閾值時停止迭代。實驗結果表明,與均值充填、K最近鄰充填、聚類充填及粗糙集不完備數據分析等方法相比,該方法能夠進行更為精準的充填,使得最終充填更加接近真實數據。

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