2015.2.2基于聚类关联规则的缺失数据处理研究
上传者：任哲|上传时间：2015-05-10|密次下载
2015.2.2基于聚类关联规则的缺失数据处理研究
插补方法一般分为：
1 单一插补：对缺失数据构造单一替代值插补，众数插补法，均值插补法，回归插补法，热卡插补，冷卡插补。
2 多重插补：指用多个值来填充，然后用针对完整数据集的方法对它们进行分析得出综合的结果，趋势得分法，预测均值匹配法。
3 传统的关联规则插补：，一方面可能规则数不够多，部分缺失值无法插补，另一方面可能会出现规则发生冲突的情况，即同一缺失值由不同的规则得到的插补值不同，这些缺陷致使插补效果较差，限制了关联规则在缺失数据处理中的研究。
本文方法：基于聚类和关联规则的缺失值处理方法，提出先对不完整资料根据数据特性聚成不同的类别，对于每一类中的数据都具有较高的相似度，所以计算出来的支持度会比较高。对于自己文章中的十四个特征如何聚成不同的类别？根据什么特征，如何将特征划分为不同的类？
本文提出了一个新的最小支持度计算法-关联规则得分法。 使用粗糙集来描述数据表，
粗糙集：建立在分类机制的基础上，它将分类理解为在特定空间上的等价关系，
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