基于概率密度的自适应k近邻缺失值填充方法

华南师范大学学报(自然科学版) 页数： 11 2024-08-25

摘要：基于k近邻的缺失值填充方法通常使用样本间的距离来度量样本的相似性，在计算距离时，没有区分样本各属性的权重，即所有属性对距离的贡献是一样的。然而，在非均匀分布的不平衡数据集中，样本的异质性往往体现在取值不常见的属性上，即样本之间的相似性受属性取值概率影响，此时用传统的距离公式来度量相似性是不够准确的。因此，文章针对非均匀分布的不平衡数据集提出了一种自适应k近邻缺失值填充方法(Ak... （共11页）

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