首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于多元回归KNN的网络数据库不完整信息填充
引用本文:赵春霞,赵营颖. 基于多元回归KNN的网络数据库不完整信息填充[J]. 计算机仿真, 2021, 38(8): 339-343. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.08.066
作者姓名:赵春霞  赵营颖
作者单位:河南中医药大学信息技术学院,河南郑州450046
摘    要:由于网络数据库中缺失数据具有噪声,导致网络数据库不完整信息填充结果偏差较大,提出基于多元回归KNN的网络数据库不完整信息填充方法.采用灰色关联度计算方法对数据库中的不完整信息进行检测,根据检测结果,利用信息熵的属性约简算法,对不完整信息进行约简处理.采用多元回归KNN方法计算网络数据库中目标数据与完全值数据矩阵中所有数据记录的欧氏距离,并选出欧式距离最小的数据记录作为目标数据的最近邻,判断目标数据的非噪声最近邻,完成对最近邻噪声的消除,获取缺失值,完成对网络数据库不完整信息填充.实验结果表明,研究的方法有效减少了缺失数据检测时间与预测误差,缩短了网络数据库不完整信息填充的时间,提高了对缺失数据估计值的准确度,满足网络数据库不完整信息填充需求.

关 键 词:数据库  不完整信息  填充

Incomplete Information Filling of Network Database Based on Multiple Regression KNN
ZHAO Chun-xia,ZHAO Ying-ying. Incomplete Information Filling of Network Database Based on Multiple Regression KNN[J]. Computer Simulation, 2021, 38(8): 339-343. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.08.066
Authors:ZHAO Chun-xia  ZHAO Ying-ying
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号