不完整数据的聚类研究

摘要：

数据采集过程中存在大量缺失数据，即不完整数据。传统方法在聚类不完整数据时采用填充或丢弃缺失数据方式实现数据的聚类。依据不完整信息系统理论提出一种基于K-means的不完整数据聚类算法，算法首先将数据集划分成完整数据集和非完整数据集两部分，对完整数据集采用K-means算法进行聚类，然后将不完整数据依据设计的相似度度量方法划分到对应的簇中，实现数据集的聚类。实验结果表明，提出的方法能够高效、精确地实现不完整数据聚类。

关键词：不完整数据、K-means聚类、不完整信息系统

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省自然科学基金2013020014；中国高等职业技术教育研究会规划课题GZYGH1213036，GZYGH1213035；省社科联2014年度辽宁经济社会发展立项课题20141slktzijy-08

在线出版日期：2015-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2259-2262