数据挖掘中原始数据质量问题的统计处理  

Some statistical means to deal with data qualitative problems in data mining

作　　者：戚桂杰[1] 陈丹[1] 王凯平[1] 李丽[1] 

机构地区：[1]山东大学管理学院,山东济南250100

出　　处：《山东大学学报（理学版）》2005年第3期57-61,共5页Journal of Shandong University(Natural Science)

基　　金：山东省软科学资助项目(A2004241);山东省社科规划研究项目(04BJZ46);山东大学人文社会科学青年成长基金资助项目

摘　　要：针对数据挖掘中亟需考虑的数据缺失、数据被污染等两类数据质量问题进行了相关分析,提出分别用于处理这些问题的统计方法.In data mining, there are two common qualitative problems of data. One is that the data is incomplete, i.e., some data are missing,the other is that some data are contaminated. Both problems are studied, and some statistical means are introduced to deal with them respectively.

关 键 词：数据挖掘 原始数据质量 统计处理 数据集 数据缺失 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]