基于EM-NB算法的网络调查缺失数据处理方法

来源 :技术经济 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kangzeng

【摘要】

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将最大期望值算法（EM）与朴素贝叶斯算法（NB）相结合,提出EM NB算法来填补网络调查中的缺失数据.对比基于处理后的完备数据集的分类统计结果与基于纸质调查得到的分析结果,结果显示

【作者】

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景亚萍邵培基李成刚

【机构】

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电子科技大学经济与管理学院,贵州财经大学金融学院

【出处】

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技术经济

【发表日期】

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2014年6期

【关键词】

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网络调查缺失数据最大期望值算法朴素贝叶斯算法 network survey； missing data expectation maximization

【基金项目】

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教育部人文社会科学研究规划基金项目“主权信用评级下调冲击全球经济的原因、内在机理的挖掘及对策”（12YJA790125）,贵州省科学技术基金计划博士基金项目“西部地区城市商业银行电子银行业务发展策略研究”（黔科合J字[2013]2086号）

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将最大期望值算法（EM）与朴素贝叶斯算法（NB）相结合,提出EM NB算法来填补网络调查中的缺失数据.对比基于处理后的完备数据集的分类统计结果与基于纸质调查得到的分析结果,结果显示,利用EM NB算法处理缺失数据后的网络调查问卷与纸质调查问卷可得到一致的调查结果.这表明EM NB算法是一种有效的处理网络调查中缺失数据的方法.

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