类别型缺失数据的聚类半参数logistic学习插补法

缺失数据插补是数据科学中的基本方法之一.本文针对类别型缺失数据提出了一种基于聚类和半参数logisitic学习模型的插补法.该方法首先采用K-近邻法对缺失数据进行预插补,然后用聚类算法将数据分类,提高数据间的相似性,再为每一类数据集建立半参数logistic学习模型,进而完成最后的插补.基于中国家庭金融调查(CHFS)数据集的实证研究表明,该方法优于常用的K-近邻插补法和随机森林插补法.