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题名基于聚类关联规则的缺失数据处理研究
被引量：32
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作者
方匡南
谢邦昌
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机构
厦门大学经济学院
台湾辅仁大学统计资讯系
厦门大学
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2011年第2期87-92,共6页
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基金
国家社科基金重点项目“国家统计数据质量管理问题研究”(09AZD0345)阶段性成果
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文摘
本文提出了基于聚类和关联规则的缺失数据处理新方法,通过聚类方法将含有缺失数据的数据集相近的记录归到一类,然后利用改进后的关联规则方法对各子数据集挖掘变量间的关联性,并利用这种关联性来填补缺失数据。通过实例分析,发现该方法对缺失数据处理,尤其是对在先验辅助信息缺失情况下的海量数据集具有较好的效果。
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关键词
聚类
关联规则
缺失数据
插补
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Keywords
Clustering
Association Rule
Missing Data
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分类号
C816
[社会学—统计学]
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题名移动电话客户流失数据挖掘
被引量：17
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作者
朱世武
崔嵬
谢邦昌
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机构
清华大学经济管理学院
上海财经大学经济学院
台湾辅仁大学统计资讯系
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出处
《数理统计与管理》
CSSCI
北大核心
2005年第1期62-68,44,共8页
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基金
国家社会科学基金资助项目(OZBJY132)
国家自然科学基金资助项目(70273016)
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文摘
本文首先回顾了顾客流失的相关文献,然后利用统计分析方法和数据挖掘技术分析了移动电话号码与移动电话型号对客户流失的影响,对分析结果进行了解释,并给出一些营销建议。
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关键词
移动电话
数据挖掘
客户流失
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Keywords
mobile
data mining
customer churn
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名L_1和L_2规则化趋势滤波的稳健集成方法
被引量：2
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作者
秦磊
谢邦昌
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机构
中央财经大学统计学院
台湾辅仁大学商学研究所
台湾辅仁大学统计资讯系
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2013年第11期99-102,共4页
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文摘
Huber损失函数是稳健回归中的经典方法,Berhu罚函数是L1和L2罚函数的集成。为了从异常值较多的时间序列中提取趋势项,本文结合Huber损失函数和Berhu罚函数,提出一种L1和L2规则化趋势滤波的稳健集成方法,该方法对异常值的干扰不敏感,同时吸收了L1和L2罚函数的优点。模拟数据的分析显示,当时间序列存在异常值,而且内在趋势情况未知时,稳健集成方法是一种很好的折中,可以给出较好的估计结果。
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关键词
L1和L2规则化趋势滤波
Huber损失函数
Berhu罚函数
稳健集成
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Keywords
Key words： L1 and L2 regularized trend filtering
Huber loss function
Berhu Penalty Function
RobustHybrid Method
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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