首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--程序设计论文

均值填补算法的改进和研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 选题目的和意义第9-10页
    1.2 缺失数据处理的传统方法第10-13页
    1.3 数据填补研究现状第13-17页
    1.4 本文的主要工作第17-19页
第二章 基于PCA的近邻均值的图形数据填补第19-26页
    2.1 最近邻均值填补原理第19-20页
    2.2 PCA算法第20页
    2.3 改进后的近邻均值算法第20-22页
        2.3.1 构造缺失值近邻矩阵第21页
        2.3.2 结合PCA算法计算属性影响值第21-22页
        2.3.3 设置值域确定填补值第22页
    2.4 实验结果第22-26页
        2.4.1 检验方法第22-23页
        2.4.2 实验结果第23-24页
        2.4.3 算法普适性检验第24-26页
第三章 基于属性相关的KNN填补算法第26-39页
    3.1 KNN算法的具体步骤第26-27页
    3.2 基于属性相关的改进方式第27-28页
    3.3 改进的KNN填补算法第28-30页
        3.3.1 构造数据的相关系数矩阵第28页
        3.3.2 计算KNN算法的估计值第28-29页
        3.3.3 计算维度相关值得到最终填补值第29-30页
    3.4 实验结果第30-33页
        3.4.1 评价标准第30-31页
        3.4.2 实验数据和结果第31-33页
    3.5 结果分析第33-39页
        3.5.1 K定值时改进算法和经典KNN的比较第33-34页
        3.5.2 相同数据K不同第34-36页
        3.5.3 与其他算法的比较第36-37页
        3.5.4 结果分析总结第37-39页
第四章 结论和展望第39-40页
参考文献第40-43页
附录A KNN算法和改进算法代码第43-45页
附录B 算法对比图第45-47页
致谢第47-48页
攻读学位期间的研究成果第48-49页

论文共49页,点击 下载论文
上一篇:高校思想政治理论课教学微信公众平台评价体系研究
下一篇:VR技术在高中地理教学中的应用研究