| 基于分类的加速EM缺失数据填充算法 |
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| 引用本文： | 孙华艳,李业丽,字云飞,韩旭.基于分类的加速EM缺失数据填充算法[J].北京印刷学院学报,2019,27(2). |
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| 作者姓名： | 孙华艳 李业丽 字云飞 韩旭 |
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| 作者单位： | 北京印刷学院信息工程学院,北京,102600;北京印刷学院信息工程学院,北京,102600;北京印刷学院信息工程学院,北京,102600;北京印刷学院信息工程学院,北京,102600 |
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| 基金项目： | 北京市科技创新服务能力协调创新项目 |
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| 摘 要： | 在数据挖掘的整个过程中,EM算法因其数值计算的稳定性、实现上的简单性,可靠的全局收敛性,被广泛应用于处理数据不完整问题。针对EM算法收敛速度慢,算法高度依赖初始值的选择,使用KNN算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,KNN算法根据挖掘目的的不同选择不同的特性,然后利用增量式EM(IEM)算法按E步M步迭代反复求精,快速有效地得出填充缺失数据的最优值;该算法大大加快了收敛速度,加强了聚类的稳定性,数据填充效果显著。
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| 关 键 词： | KNN分类 EM算法 增量式EM算法 收敛速度 稳定聚类 缺失数据填充 |
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