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基于聚类关联规则的缺失数据处理研究
Research on Dealing with Missing Data Based on Clustering and Association Rule作者机构：厦门大学经济学院 台湾辅仁大学统计资讯系 厦门大学
出 版 物：《统计研究》 (Statistical Research)
年 卷 期：2011年第28卷第2期
页 面：87-92页
核心收录：
学科分类：0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）]
基 金：国家社科基金重点项目“国家统计数据质量管理问题研究”(09AZD0345)阶段性成果
摘 要：本文提出了基于聚类和关联规则的缺失数据处理新方法,通过聚类方法将含有缺失数据的数据集相近的记录归到一类,然后利用改进后的关联规则方法对各子数据集挖掘变量间的关联性,并利用这种关联性来填补缺失数据。通过实例分析,发现该方法对缺失数据处理,尤其是对在先验辅助信息缺失情况下的海量数据集具有较好的效果。
