不完全數(shù)據(jù)填充算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的不斷發(fā)展與深化，數(shù)據(jù)正以指數(shù)級(jí)的姿態(tài)爆發(fā)。但由于各種原因?qū)е逻@些數(shù)據(jù)中存在大量的不完全數(shù)據(jù)，直接影響進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析與挖掘，使得數(shù)據(jù)無(wú)法最大化的發(fā)揮其價(jià)值。因此對(duì)不完全數(shù)據(jù)填充的研究具有極其重要的意義。
　　傳統(tǒng)的單次數(shù)據(jù)填充算法用全部數(shù)據(jù)集進(jìn)行填充，這在提高了計(jì)算量同時(shí)又沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，并且大部分算法無(wú)法直接對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提?。欢鴮?duì)于迭代式填充算法，大多又存在收斂慢，精度不夠高等問(wèn)題。
　

2、　針對(duì)以上問(wèn)題，文本先提出了一種基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的不完全數(shù)據(jù)填充算法，用降噪的深度信念網(wǎng)絡(luò)直接從不完全數(shù)據(jù)提取出具有一定魯棒性的特征。再用這些特征進(jìn)行聚類，在每個(gè)類內(nèi)使用共現(xiàn)矩陣和部分距離策略對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行舉手表決，最后將得分轉(zhuǎn)換成權(quán)重進(jìn)行加權(quán)填充。然后本文又提出了一種基于多核估計(jì)的不完全數(shù)據(jù)填充算法，它是一種迭代式填充算法，針對(duì)離散屬性構(gòu)建核函數(shù)，并對(duì)連續(xù)屬性構(gòu)建多個(gè)核函數(shù)的估計(jì)器，進(jìn)而得到混合屬性的多核估計(jì)器。同時(shí)，為了提高算法收斂速度