文件名称：QENNI：一种缺失值填充的新方法 (2010年)
文件大小：319KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-18 17:45:33
自然科学 论文
针对k最近邻填充算法(kNNI)在缺失数据的k个最近邻的选择上可能存在偏好，提出一种新的缺失填充算法：象限近邻填充算法QENNI(quadrant-encapsidated-nearest-neighbor-based imputation)，它仅仅使用缺失数据象限方向的最近邻数据填充该缺失值，避免了kNNI中选取的k个最近邻点有偏好这一情况。另外，此算法对于低维数据集可以是无参的，即消除了对参数的依赖。实验结果表明，QENNI算法的填充准确性要优于kNNI算法。