【摘 要】
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对于数据完备化方法,极大似然估计方法适合大样本数据,K近邻算法仅考虑不同数据同一属性间的线性关系,BP神经网络算法虽考虑了数据属性间的非线性联系,但样本分布对数据完备
【机 构】
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武汉科技大学恒大管理学院,武汉430081
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对于数据完备化方法,极大似然估计方法适合大样本数据,K近邻算法仅考虑不同数据同一属性间的线性关系,BP神经网络算法虽考虑了数据属性间的非线性联系,但样本分布对数据完备化效果影响较大.文章利用DBSCAN密度聚类方法对样本数据进行分类,分析其分布特征,剔除噪声数据选择训练样本,运用BP神经网络拟合数据属性间的非线性关系,预测数据缺失值.实例数据集分析结果显示,考虑数据分布特征的BP神经网络算法的数据完备化准确率最优.
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