基于概率相似度的不完备数据填补研究

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摘  要： 为提升数据的完整性，保证数据的效用程度，提出一种基于概率相似度的不完备数据填补方法。量化计算不完备数据的概率相似度矩阵，将计算结果和ROUSTIDA算法相结合进行不完备数据填补，获取完备数据集。在此基础上，构建决策规则，保证多属性缺失数据的填补性能，并且设定可辨识矩阵优化算法的不完备数据填补效果。（剩余7031字）

试读结束

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