基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法

上传者: 38672807 | 上传时间: 2021-12-23 12:00:20 | 文件大小: 404KB | 文件类型: -
实际应用中大量的不完整的数据集,造成了数据中信息的丢失和分析的不方便,所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定,本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围,然后按E步M步反复求精,利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明,本文的算法加强了聚类的稳定性,具有更好的数据填充效果。

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