【摘 要】
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本文根据生物样本数据之间有关联性的特点,对一种最基本的缺失数据填补办法进行逐步优化。首先对数据进行预处理,摘取部分R统计软件中自带的iris鸢尾花数据,每一行代表一株花
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本文根据生物样本数据之间有关联性的特点,对一种最基本的缺失数据填补办法进行逐步优化。首先对数据进行预处理,摘取部分R统计软件中自带的iris鸢尾花数据,每一行代表一株花的记录,并人为随机挖空。其次,使用最基本的均值填补对缺失数据进行填补。然后,针对均值填补法的主要缺点,提出改进方法：对样本数据进行系统聚类,再对分类后的各组数据分别进行均值填补。考虑样本数据之间的关联性,对分类之后的填补方法再一次进行优化,采用回归填补法填补缺失数据。比较基本的均值填补、分类后的均值填补、分类后的回归填补,发现三者的误差率逐
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