不完整数据

作品数：106被引量：319H指数：9
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多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法被引量：1
《传感技术学报》2024年第8期1454-1459,共6页左丽娜 刘小贞 李伟杰 何首武 
2019年度广西高校中青年教师基础能力提升项目(2019KY0270)。
针对无线传感网络多用户源头数据受噪声影响,导致数据缺失的问题,为了提高数据的完整性,提出多用户源头无线传感网络不完整数据挖掘算法。采用组合广义形态滤波方法对多用户源头无线传感网络数据展开去噪处理,避免噪声数据影响数据填补...
关键词：无线传感网络 组合广义形态滤波方法 集成学习 曲线相似分类 数据挖掘 
BI信息技术在公立医院门诊的应用
《中国科技信息》2024年第11期49-51,共3页唐明明 贲慧 
江苏省社科应用研究精品工程财经发展专项课题“全面实施公立医院预算绩效管理的重点问题与对策研究”(21SCA-04)。
商业智能(Business Intelligence,简称:BI)信息技术多用于商业领域,是为提高企业经营绩效而采用的一系列方法、技术和软件的总和。目前多数公立医院还处在信息集成交互的阶段,很多医院还未建成数据仓库,对于数据的统计零散且容易出错,...
关键词：数据清洗 信息技术 不完整数据 重复数据 数据仓库 大数据 公立医院 商业智能 
基于相关性分析的不完整数据函数依赖挖掘方法
《计算机应用研究》2024年第5期1368-1373,共6页尹诗宁 张安珍 夏秀峰 
国家自然科学基金青年基金资助项目(6210071734)。
函数依赖(FD)挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果,在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题,提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分...
关键词：函数依赖 相关性分析 不完整数据 
基于类的余弦距离聚类缺失值填补方法研究
《河南科技》2024年第8期28-35,共8页夏婷婷 林康 张潇予 刘海忠 
【目的】为了解决欧氏距离计算相似性带来的高维度问题,提出了基于类的余弦距离聚类缺失值填补方法。【方法】首先将不完整数据集分为两个不同的组(G1和GIM);其次通过聚类中心对GIM组中的缺失数据进行预填补;再次利用余弦距离计算相关性...
关键词：不完整数据 缺失值插补 聚类 余弦距离 
K近邻空间密度分布的模糊聚类算法被引量：2
《辽宁大学学报（自然科学版）》2023年第4期289-301,F0002,共14页张利 路颜萍 侯晴 张皓博 
国家自然科学基金项目(62072220);辽宁省中央引导地方科技发展资金计划项目(2022JH6/100100032);辽宁省自然科学基金资助项目(2022-KF-13-06)。
聚类是数据挖掘研究和应用中必不可少的工具,然而不完整数据对现有聚类算法提出了挑战.针对不完整数据聚类中插补方法带来的不确定性问题,本文提出一种K近邻空间密度分布的模糊聚类算法.首先,根据样本间相似度确定缺失数据的K最近邻样本...
关键词：不完整数据 K近邻 模糊C均值 密度 
邻域信息修正的不完整数据多填充集成分类方法被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第23期125-135,共11页朱先远 严远亭 张燕平 
国家自然科学基金(61872002,62272001);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2021A1483,2022AH052740,2023AH052296)。
不完整数据集分类前需要对缺失值先填充。目前已有了一些经典的缺失值填充算法,如均值填充、K近邻填充等。它们各有优势,但这些算法对缺失值的估算易受到与缺失值相关性不大的其他数据干扰,影响缺失值填充效果,进而影响后续分类性能。...
关键词：不完整数据分类 修正填充 邻域信息 集成学习 
粒子群改进模糊C均值的不完整数据聚类被引量：1
《数字技术与应用》2023年第9期16-18,共3页邴兆虹 黄丽茜 
在实际应用中,由于各种原因,采集出来的数据可能是不完整的,比如,数据模糊不清或者是数据丢失。因此在数据库中会经常出现不完整数据,而且没有办法获得数据的真实值[1],如果不对缺失数据作出相应的处理,对后续工作会造成严重影响。为解...
关键词：不完整数据 数据聚类 模式识别 缺失值 模糊C均值 数据丢失 粒子群 缺失属性 
基于多模型融合的不完整数据分数插补算法被引量：1
《计算机工程》2023年第9期79-88,98,共11页邵良杉 赵松泽 
国家自然科学基金(71771111)。
缺失数据插补是从不完整数据集中进行数据挖掘的重要步骤,现有插补算法无法有效利用高缺失率的样本,存在等效处理缺失率不同的样本、假设缺失数据与完整数据同分布问题。构建基于多模型融合的不完整数据分数插补算法FIB。根据噪声标签学...
关键词：缺失数据插补 多模型融合 伪标签 噪声标签学习 数据挖掘 
基于扩散模型的不完整数据下细粒度城市流量推断
《智能科学与技术学报》2023年第3期389-396,共8页郑雨豪 王森章 
国家自然科学基金项目(No.62172443);湖南省自然科学基金项目(No.2022JJ30053)。
为了获取城市每个路段上精细的交通流数据,需要部署大量的传感装置以及较密集的观测站,这会增加日常运营与设备维护的成本。同时,传统的交通流数据采集技术存在很多噪声和误差,检测得到的数据结果并不能保证其真实可靠。因此,如何利用...
关键词：城市交通流 细粒度推理 时空注意力 去噪扩散模型 
不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM被引量：2
《智能系统学报》2023年第4期743-753,共11页吴晗 王士同 
国家自然科学基金项目(61972181)。
针对直接移除缺失数据的样本可能会导致因样本数量规模的减少从而降低了分类性能的问题,本文基于同时处理缺失数据与构建模式分类模型的策略,提出使用特权信息学习(learning using privileged information,LUPI)的特权最小二乘支持向量...
关键词：最小二乘支持向量机 特权信息学习 可加性核 数据缺失 k最近邻 样本空间 特权空间 数据质量 
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