基于统计学习的数据预处理缺失值清洗方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 缺失值基础理论 | 第14-28页 |
| ·缺失值的概念 | 第14页 |
| ·缺失值产生的原因 | 第14页 |
| ·缺失值的缺失机制 | 第14-15页 |
| ·缺失值的缺失模式 | 第15-17页 |
| ·常用的缺失值处理方法 | 第17-24页 |
| ·平均值插补法 | 第18页 |
| ·条件平均值插补法 | 第18页 |
| ·热卡插补法和冷卡插补法 | 第18-19页 |
| ·回归法插补法 | 第19页 |
| ·期望最大化方法 | 第19-20页 |
| ·多重插补法 | 第20页 |
| ·聚类分析插补法 | 第20-22页 |
| ·粗集插补法 | 第22-23页 |
| ·决策树插补法 | 第23-24页 |
| ·关联规则插补法 | 第24页 |
| ·相似度测量方法 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于统计学习的缺失值清洗方法 | 第28-41页 |
| ·问题提出 | 第28-30页 |
| ·方法框架 | 第30-32页 |
| ·回归模型中的变量选择 | 第32-35页 |
| ·多元线性回归插补方法 | 第35页 |
| ·改进的聚类算法 | 第35-40页 |
| ·改进的聚类算法的基本思想 | 第36-38页 |
| ·聚类评价 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于统计学习缺失值清洗方法的实现 | 第41-48页 |
| ·设计目标 | 第41页 |
| ·缺失值清洗的处理流程 | 第41-43页 |
| ·基于统计学习缺失值清洗的功能实现 | 第43-47页 |
| ·开发平台 | 第43页 |
| ·缺失值插补实现的流程图 | 第43-44页 |
| ·缺失值插补中主要模块的实现 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验设计及结果分析 | 第48-58页 |
| ·数据集的选取 | 第48页 |
| ·实验衡量标准 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-57页 |
| ·聚类数据集 | 第49-55页 |
| ·随机数据集 | 第55-56页 |
| ·真实数据集 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
