基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法
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。
文件下载
评论信息
其他资源
- htrace-core-3.0.4
- Illustrator CC 2017脚本开发指南.rar
- U8 13.0数据字典-我的.xlsx
- 阿里云视频点播（视频上传+视频点播）JAVA
- Bitcoin and Cryptocurrency Technologies_ A Comprehensive Introduction
- Java Web购物系统.rar
- 简易计算器源码
- HCL_V2.1.1.rar
- MapReduce编程模型在日志分析方面的应用
- 中央广播电视大学《开放英语123》期末总复习资料（含答案）.pdf
- 企业建站系统源码.zip
- ormlite-android-4.48.rar
- 【ssm项目源码】图书管理系统.zip
- jessecreatives.github.io-源码
- openssl_1.0.2g.orig.tar.gz
- 2020全国大学生智能车竞赛比赛细则（正式版）.pdf
- OGLShadow阴影基础
- echart 全国/各省份以及各地级市JSON文件和JS文件
- Bayesian Networks With Examples in R
- 微机课程设计大全含.dsn .asm .exe程序论文文档
- 深信服AC初级测试B卷
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明