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《结合属性重要度和灰色关联度的数据补齐方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014年1月计算机工程与设计Jan.2014第35卷第1期C()MPUTERENGINEERINGANDDESIGNVoL35NO.1结合属性重要度和灰色关联度的数据补齐方法王方心一,潘巍。,吴立锋~,金声震h,李晓娟(1.首都师范大学信息工程学院,北京100048;2.首都师范大学高可靠嵌入式系统技术北京市工程研究中心,北京100048;3.首都师范大学电子系统可靠性技术北京市重点实验室,北京100048)摘要:结合属性重要度和灰色关联度,提出了一种新的数据补齐方法,可使补齐后的数据具有更高的识别率和分类性能。按照属性重要度确定各
2、个条件属性的补齐顺序;对于当前要补齐的缺失样本,将所有完备样本分别与其进行比较,并选择灰色关联度最大的完备样本对该样本的缺失数据进行补齐。并提出了一种新的判断数据补齐性能的评价标准,即补齐后的数据不能影响原有数据的识别率。实验结果表明,即使在很高的数据缺失比率下,该方法仍能很好地进行补齐,并能取得较高的识别率。关键词:不完备数据补齐;属性重要度;补齐顺序;灰色关联度;评价标准中图法分类号:TP18文献标识号:A文章编号:1000—7024(2014)01-0248—07Missingdataimputationmethodcombin
3、ingattributesignificanceandgreycorrelationWANGFang—xin·,PANWei’,WULi—feng,,JINSheng—zhen'。,LIXiao—juan’’。(1.CollegeofInformationEngineering,CapitalNormalUniversity,Beijing100O48,China;2.BeijingEngineeringResearchCenterofHighReliableEmbeddedSystem,CapitalNormalUniversity
4、,Beijing100048,China;3.BeijingKeyLaboratoryofElectronicSystemReliabilityTechnology,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,China)Abstract:Anewimputationmethodisproposedbasedontheattributesignificanceandthegreycorrelationtoimproveelassifica—tionability.First,theimputations
5、equenceissortedbytheattributesignificance;then,thesampleincompletedatasetisselec-ted,whichhasthehighestgreycorrelationwithimputation-neededsamples;ultimately,imputationismadeonincompletesam—pieswiththecorrespondattributes.Inaddition,anewevaluationcriteriaisputforwardfor
6、imputationperformance,i.e.theim—puteddatahasnoortinyeffectonoriginalclassificationability.Experimentalresultsshowthatthismethodcanboosttheclassi—ficationcapabilityofdatasets,evenunderthecircumstancethatlargemissingproportionexists.Keywords:incompletedataimputation;attri
7、butesignificance;imputationsequence;greycorrelation;evaluationcriteria型的贝叶斯分类方法和基于神经网络的数据分类方法等等)0引言对属性完备的数据的处理和分类已经取得了令人满意的效在模式识别中,人们通过对各种形式的数据进行处理果,应用也比较广泛。和分析,进而对事物和现象进行描述、辨认、分类和解释。然而,在实际获取信息的过程中,由于种种原因,所上述过程主要是通过对数据的聚类和分类来实现的。传统得到的数据往往是不完备的_1],这主要是由以下几个方面的识别方法(如基于决策树
8、模型的ID3算法、基于统计模造成的:①有些信息暂时无法获取;②有些信息可能是因收稿日期:2O13-06—05;修订日期:2013—08—18基金项目:国家自然科学基金项目(61070049、61202027);国际科技合
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