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论文研究-一种基于双聚类的
缺失数据填补
方法.pdf
针对现实数据集的数据缺失问题,提出了一种基于双聚类的
缺失数据填补
新方法。该算法利用双聚类簇内平均平方残值越小簇内数据相似性越高的这一特性,将缺失数据的填补问题转换为求解特定双聚类簇最小平均平方残值的问题,进而实现了数据集中缺失元素的预测;再利用二次函数求解极小值的思想对包含有缺失数据的特定双聚类簇最小平均平方残值的问题进行求解,并进行了数学上的分析证明。最后进行仿真验证,通过观察UCI数据集的实验结果可知,提出的算法具有较高的填补准确性。
2022-09-19 11:04:52
1.42MB
缺失数据填补
双聚类
双聚类数据填补
数据清洗
1
基于生成对抗网络的
缺失数据填补
方法【GAIN的tensorflow版本(完整版)】
GAIN的tensorflow版本,包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP,包含十个数据集和四种
缺失数据填补
方法,关于GAIN的pytorch版本,可以参考资源:https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864128
2022-07-02 21:05:11
6.72MB
生成器
神经网络
tensorflow
python
基于生成对抗网络的
缺失数据填补
方法【GAIN的pytorch版本(完整版)】
GAIN的pytorch版本,包括GAIN、SGAIN、WSGAIN-CP、WSGAIN-GP,包含十个数据集和四种
缺失数据填补
方法,关于GAIN的tensorflow版本,可以参考资源:https://download.csdn.net/download/didi_ya/85864095
2022-07-02 21:05:11
6.72MB
pytorch
python
生成器
神经网络
基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集
缺失数据填补
源码实现.py(pytorch实现)
基于生成对抗网络的Spambase DataSet数据集
缺失数据填补
源码实现(python).py,详情可参考文章:https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125072344(GAIN),利用pytorch实现
2022-06-02 21:05:17
331KB
pytorch
python
生成对抗网络
神经网络
1
基于不完备数据聚类的
缺失数据填补
方法
基于不完备数据聚类的
缺失数据填补
方法
2022-05-06 14:06:16
15KB
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