基于局部邻域信息的不完整数据集成分类方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3本文主要研究内容

1.4本文的组织结构

第二章 相关理论与知识

2.1缺失机制和缺失模式

2.2构造性覆盖算法

2.3经典填充方法

2.4集成学习方法

2.5相关评估指标

2.6本章小结

第三章 构造性覆盖下不完整数据修正填充方法

3.1 构造性缺失值修正算法

3.1.1缺失值的预填充

3.1.2空间邻域信息挖掘

3.1.3缺失值的修正填充

3.2实验结果与分析

3.2.1实验数据集

3.2.2结果与分析

3.3本章小结

第四章 基于局部邻域信息提升缺失数据分类性能的方法

4.1精度加权修正的不完整数据分类方法

4.2基于局部邻域信息的集成分类算法

4.2.1邻域值参数设置

4.2.2挖掘空间邻域信息

4.2.3修正预填充结果

4.2.4构建集成分类

4.3实验结果与分析

4.3.1实验数据集

4.3.2不同邻域值策略的对比

4.3.3不同缺失率下分类性能对比

4.3.4真实不完整数据集上的性能对比

4.3.5修正框架有效性的验证实验

4.4时间复杂度分析

4.5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间的成果与参与的科研项目

致谢