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在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现,本文结合灰色系统理论和最近邻理论,提出了一种新的缺失数据填充方法（简称为GBNN算法）,在实验中对本算法和常见的最近邻算法从分类准确率和预测正确率两个方面进行了比较,分析了本算法的优越性。
GBNN-填充缺失属性值算法
【摘 要】
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在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现,本文结合灰色系统理论和最近邻理论,提出了一种新的缺失数据填充方法（简称为GBNN算法）,在实验中对本算法和常见的最近邻算法从分类
【机 构】
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钦州学院电大部
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年05X期
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