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基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法
被引量:
7
1
作者
彭莉
张海清
+3 位作者
李代伟
唐聃
于曦
何磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期677-685,共9页
为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)在实际应用中对包含离散型(如整型、字符串型、枚举型)、连续型(如浮点数表达)、缺失型属性的混合信息系统(HIS)数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填...
为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)在实际应用中对包含离散型(如整型、字符串型、枚举型)、连续型(如浮点数表达)、缺失型属性的混合信息系统(HIS)数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法(RSHISMIA)。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;然后,结合近邻思想解决了ROUSTIDA在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性缺失数据进行填补的问题。最后,使用10个UCI标准数据集进行实验,将所提出的方法与ROUSTIDA、K近邻填补(KNNI)算法、随机森林填补(RFI)算法和矩阵分解(MF)等几种经典算法进行了比较。实验结果表明,与ROUSTIDA相比,所提方法在查全率上平均高出81%,在查准率上提升了5%~53%,且其归一化均方根误差(NRMSE)最多减小了0.12。此外,所提方法的分类准确率与ROUSTIDA相比平均提升了7%,且优于KNNI、RFI及MF等填补算法。
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关键词
基于粗糙集理论的不完备数据分析方法
混合信息系统
缺失值填补
混合距离
最近邻
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职称材料
题名
基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法
被引量:
7
1
作者
彭莉
张海清
李代伟
唐聃
于曦
何磊
机构
成都信息工程大学软件工程学院
西南交通大学信息科学与技术学院
成都大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第3期677-685,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(61602064)
国际Erasmus+Capacity Building in Higher Education项目(598649-EPP-1-2018-1-FR-EPPKA2-CBHE-JP)。
文摘
为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)在实际应用中对包含离散型(如整型、字符串型、枚举型)、连续型(如浮点数表达)、缺失型属性的混合信息系统(HIS)数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法(RSHISMIA)。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;然后,结合近邻思想解决了ROUSTIDA在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性缺失数据进行填补的问题。最后,使用10个UCI标准数据集进行实验,将所提出的方法与ROUSTIDA、K近邻填补(KNNI)算法、随机森林填补(RFI)算法和矩阵分解(MF)等几种经典算法进行了比较。实验结果表明,与ROUSTIDA相比,所提方法在查全率上平均高出81%,在查准率上提升了5%~53%,且其归一化均方根误差(NRMSE)最多减小了0.12。此外,所提方法的分类准确率与ROUSTIDA相比平均提升了7%,且优于KNNI、RFI及MF等填补算法。
关键词
基于粗糙集理论的不完备数据分析方法
混合信息系统
缺失值填补
混合距离
最近邻
Keywords
rough
set
theory
based
incomplete
data
analysis
approach
(
roustida
)
Hybrid Information System(HIS)
missing
data
imputation
hybrid distance
nearest-neighbor
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法
彭莉
张海清
李代伟
唐聃
于曦
何磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
7
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