基于聚类的连续型数据缺失值充填方法

摘要：

在大数据应用中,多数建模方法是在完备数据集基础上进行的,但在数据采集过程或存储过程中容易出现数据缺失的现象,导致无法建模.为此,提出一种基于聚类的递归充填方法.使用同类簇的均值对不完备数据进行预填充,形成初始完备数据集,针对得到的完整数据进行聚类,并运用同类簇的均值修正初始充填值.根据充填效果误差判定充填稳定性,并进行多次递归聚类修正充填值,直到前后两次充填较为稳定或迭代次数超过阈值时停止迭代.实验结果表明,与均值充填、K最近邻充填、聚类充填及粗糙集不完备数据分析等方法相比,该方法能够进行更为精准的充填,使得最终充填更加接近真实数据.

关键词：缺失值、预充填、聚类、递归充填、平方误差

所属期刊栏目：45

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61701213;国家油气重点专项子课题G-5800-08-ZS-WX;中国石油大学北京克拉玛依校区科研启动基金RCYJ2016B-03-001;福建省教育厅中青年基金JA15300

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：32-39