| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-22页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第9-11页 |
| ·数据预处理 | 第11-13页 |
| ·数据缺失和处理相关问题综述 | 第13-19页 |
| ·缺失数据简介 | 第13-14页 |
| ·缺失数据产生的原因 | 第14-15页 |
| ·处理缺失数据的必要性 | 第15-16页 |
| ·数据缺失的类型和机制 | 第16-17页 |
| ·处理缺失数据的现有方法 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-21页 |
| ·本文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 KNN算法等相关概念和工作、本文实验设计 | 第22-30页 |
| ·KNN算法 | 第22-25页 |
| ·KNN算法介绍 | 第22页 |
| ·距离度量 | 第22-25页 |
| ·填充值的计算 | 第25页 |
| ·分类填充 | 第25-26页 |
| ·部分填充 | 第26-27页 |
| ·本文实验的相关设计和介绍 | 第27-30页 |
| ·实验所使用的数据集介绍 | 第27页 |
| ·数据的缺失处理 | 第27页 |
| ·实验设计 | 第27-28页 |
| ·算法实现 | 第28页 |
| ·填充效果的评价 | 第28-30页 |
| 第3章 改进的KNN算法:分类完全填充 | 第30-38页 |
| ·KNN存在的问题(Ⅰ) | 第30页 |
| ·KNN算法的改进(Ⅰ):简单分类的K-1NN算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果和分析 | 第31-32页 |
| ·KNN存在的问题(Ⅱ) | 第32-34页 |
| ·KNN算法的改进(Ⅱ):基于几何中心的NN填充算法:CNN(Center-based NN) | 第34-35页 |
| ·实验结果和分析 | 第35-38页 |
| 第4章 部分填充的PKNN和PCNN算法 | 第38-46页 |
| ·引入部分填充的原因 | 第38页 |
| ·不适合填充的缺失点类型:以KNN为例 | 第38-39页 |
| ·KNN的部分填充算法:PKNN | 第39-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-43页 |
| ·CNN的部分填充算法:PCNN | 第43-44页 |
| ·实验结果和分析 | 第44-46页 |
| 第5章 总结和将来的工作 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 读研期间发表的论文 | 第50页 |
| 读研期间参与的项目 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |