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正文內(nèi)容

數(shù)據(jù)挖掘缺失值處理(編輯修改稿)

2025-05-26 08:38 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 插補(bǔ) 冷平臺插補(bǔ) ? 最近鄰插補(bǔ) — 在插補(bǔ)類中按匹配變量找到和受者記錄最接近的供者記錄替代缺失記錄 ? 比率 /回歸插補(bǔ) — 根據(jù)輔助信息與樣本中的有效回答記錄建立一個比率或回歸模型 ? EM算法 — 每一種確定性的插補(bǔ)方法都對應(yīng)著一種隨機(jī)插補(bǔ)方法。插補(bǔ)定量數(shù)據(jù)時,用確定性的方法得到一個插補(bǔ)值,加上從某個適宜的分布中產(chǎn)生的一個殘差作為最后的插補(bǔ)值,就成為隨機(jī)插補(bǔ)。隨機(jī)插補(bǔ)能更好地保持?jǐn)?shù)據(jù)的頻數(shù)結(jié)構(gòu),保持比確定性插補(bǔ)更真實的變異性。 下面紹兩種貝葉斯觀點(diǎn)的隨機(jī)插補(bǔ): ? 貝葉斯 Bootstap(ABB) ? 近似貝葉斯 Bootstap(ABB) ? 單一插補(bǔ)的優(yōu)點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)
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