| 基于加权K近邻算法的缺失数据填补研究 |
| |
| 引用本文： | 郑智泉,王孟孟,田维琦.基于加权K近邻算法的缺失数据填补研究[J].智能计算机与应用,2021,11(11):31-33,42. |
| |
| 作者姓名： | 郑智泉 王孟孟 田维琦 |
| |
| 作者单位： | 贵州民族大学 数据科学与信息工程学院,贵阳550025 |
| |
| 摘 要： | 针对数据缺失问题,本文在完全随机缺失的前提下,对完整数据集进行不同比例的挖空处理,并使用K近邻算法进行缺失值填补;采用交叉验证法优化K值;最后借用高斯函数,对传统K近邻算法进行加权处理,提出加权K近邻算法.实验结果表明,不论K取值多大,加权K近邻算法填补效果均优于传统K近邻算法;且K=2时,两种算法填补效果达到最佳.
|
| 关 键 词： | 数据缺失 K近邻 交叉验证 高斯函数 加权K近邻 |
Research on missing data filling based on Weighted K-Nearest Neighbor algorithm |
| |
| ZHENG Zhiquan,WANG Mengmeng,TIAN Weiqi.Research on missing data filling based on Weighted K-Nearest Neighbor algorithm[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(11):31-33,42. |
| |
| Authors: | ZHENG Zhiquan WANG Mengmeng TIAN Weiqi |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
