基于距離最大化和缺失數(shù)據(jù)聚類的填充算法
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標(biāo)簽：聚類(14184)
通過對基于K-means聚類的缺失值填充算法的改進(jìn)，文中提出了基于距離最大化和缺失數(shù)據(jù)聚類的填充算法。首先，針對原填充算法需要提前輸入聚類個數(shù)這一缺點，設(shè)計了改進(jìn)的K-means聚類算法：使用數(shù)據(jù)間的最大距離確定聚類中心，自動產(chǎn)生聚類個數(shù)，提高聚類效果；其次，對聚類的距離函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，采用部分距離度量方式，改進(jìn)后的算法可以對含有缺失值的記錄進(jìn)行聚類，簡化原填充算法步驟。通過對STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION數(shù)據(jù)集的實驗，結(jié)果證明了該算法能夠在提高效率的同時，有效地填充缺失數(shù)據(jù)。
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