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基于LPP和l_(2,1)的KNN填充算法
1
作者
苏毅娟
孙可
+1 位作者
邓振云
尹科军
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第4期55-62,共8页
传统的KNN缺失值填充算法存在没有利用样本间属性的相关性,也没有考虑到保持样本数据本身的结构和去除噪声样本的问题。本文提出利用训练样本重构测试样本从而进行最近邻缺失值填充的方法,该方法重构过程充分利用样本间的相关性,也用到L...
传统的KNN缺失值填充算法存在没有利用样本间属性的相关性,也没有考虑到保持样本数据本身的结构和去除噪声样本的问题。本文提出利用训练样本重构测试样本从而进行最近邻缺失值填充的方法,该方法重构过程充分利用样本间的相关性,也用到LPP(保局投影)保持数据结构在重构过程中不变,同时引入l2,1范式用于去除噪声样本。在UCI数据集上的仿真实验结果表明,该方法比传统的KNN填充算法以及基于属性信息熵的Entropy-KNN算法有更高的预测准确度。
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关键词
缺失值填充
K最近邻
保局投影
重构
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职称材料
题名
基于LPP和l_(2,1)的KNN填充算法
1
作者
苏毅娟
孙可
邓振云
尹科军
机构
广西师范学院计算机与信息工程学院
广西师范大学计算机科学与信息工程学院
广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015年第4期55-62,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170131
61263035
+5 种基金
61363009)
国家863计划资助项目(2012AA011005)
国家973计划资助项目(2013CB329404)
广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFGA060004
2015GXNSFAA139306)
广西八桂创新团队和广西百人计划资助项目
文摘
传统的KNN缺失值填充算法存在没有利用样本间属性的相关性,也没有考虑到保持样本数据本身的结构和去除噪声样本的问题。本文提出利用训练样本重构测试样本从而进行最近邻缺失值填充的方法,该方法重构过程充分利用样本间的相关性,也用到LPP(保局投影)保持数据结构在重构过程中不变,同时引入l2,1范式用于去除噪声样本。在UCI数据集上的仿真实验结果表明,该方法比传统的KNN填充算法以及基于属性信息熵的Entropy-KNN算法有更高的预测准确度。
关键词
缺失值填充
K最近邻
保局投影
重构
Keywords
missing data imputation
KNN
LPP
reconstruction
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LPP和l_(2,1)的KNN填充算法
苏毅娟
孙可
邓振云
尹科军
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2015
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