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缺失数据处理方法的比较研究 总被引:9,自引:0,他引:9
数据挖掘已被广泛用于医疗领域,而大多数医疗数据集都存在缺失值。本文介绍了一些缺失值估计算法。建立了5种模型来提高预测的有效性,它们是保留缺失模型、直接丢弃模型、贝叶斯补缺模型、贝叶斯重叠补缺模型和基于信息增益的贝叶斯重叠补缺模型。这些模型在Clinics数据集上进行了处理和分析。用C4.5决策树和10叠交叉确认法来检验这些模型的性能,结果表明根据信息增益递减顺序排序,用朴素贝叶斯分类器来预测缺失值是有效的。 相似文献
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K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。 相似文献
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关于现代性演进和研究的综述 总被引:1,自引:0,他引:1
"现代性"是20世纪后期西方哲学所广泛关注的概念,这种关注首先是由于这一问题本身的重要性.学术界对于现代性的界定不一,对于现代性认识的不同也就导致了对于现代性危机及其解决方法的多种可能性;其次是由于它受到后现代理论的广泛批判,并相应引起时它的辩护与重建问题的发生,"后现代性"尚未颠覆"现代性",但正在对当今世界各国的意识形态、社会文化和社会生活.发生着多方面的深刻影响,并且渗透在世界的全球化进程中. 相似文献