10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.006
基于DBSCAN的缺失值填充算法研究
通过改进基于DBSCAN缺失值填充算法,实现对缺失值记录的填充.文中借助于图的强连通分量思想,改进算法可以对多密度数据集进行聚类.在使用欧几里得公式计算距离缺失值记录和聚类的相似度时,通过利用三角不等式原理,极大减少了距离的计算量.实验结果表明,改进的算法不仅能够有效地填充缺失值记录,还拥有更好的运行效率.
多密度聚类、缺失值填充、DBSCAN、强连通分量
48
TP391(计算技术、计算机技术)
2020-09-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1572-1575,1686