点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2013-07-05

发表刊物：微电子学与计算机

收录刊物：PKU、ISTIC、CSCD

卷号：30

期号：7

页面范围：167-172,176

ISSN号：1000-7180

关键字：不完备系统;数据填充;马氏距离;属性约简

摘要：　　现有的不完备数据填充算法对所有缺失数据采用统一方式填充，没有考虑数据的重要性，效率低，实时性差。因此，本文提出一种基于属性重要性的不完全数据填充算法。通过差分矩阵求得属性约简，根据约简区分重要属性和非重要属性，对于重要属性数据填充采用改进的马氏距离填充方法，而不重要属性数据填充采用相似度概率填充方法，保证了数据精确度的同时，提高了实时性，具有实用性。最后，实验部分采用数据家庭系统数据和UCI标准数据集分别对算法性能进行了分析，验证了该算法的优越性。