【摘 要】
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文章介绍了数据缺失的现象、概念、出现的领域以及产生的原因,总结了数据缺失机制和数据缺失模式;综述了目前缺失数据常用的处理方法:加权法、删除法、统计学插补法以及机器
【机 构】
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广西大学广西制造系统与先进制造技术重点实验室,广西大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71562002;51965006);广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA050111);广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目(16-380-12S011;17-259-05S006);广西高等教育本科教学改革工程项目(2017JGA126);广西研究生教育创新计划项目(YCSW2019035)
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文章介绍了数据缺失的现象、概念、出现的领域以及产生的原因,总结了数据缺失机制和数据缺失模式;综述了目前缺失数据常用的处理方法:加权法、删除法、统计学插补法以及机器学习插补法,并综合比较了各种方法的适用范围和优缺点;最后提出了针对高维数据的缺失处理、复合缺失数据特征的处理、新领域的缺失数据处理将是未来缺失数据处理方法的研究方向。
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