缺失值处理方法比较研究被引量：18

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摘要在数据收集过程中,由于各种原因可能造成数据集包括有噪声、不完整,甚至不一致的数据。这些问题将严重影响数据挖掘的质量和结果的稳健性,因此,对数据挖掘的对象进行预处理就显得尤为重要。数据的预处理分为数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。缺失值的处理是数据的清洗的第一步。对缺失值的处理有多种方法,本文将主要分析多重插补的方法。

作者胡红晓谢佳韩冰

机构地区河北医科大学图书馆西南财经大学统计学院

出处《商场现代化》北大核心 2007年第05X期352-353,共2页

关键词缺失值插补多重插补

分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]

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