缺失数据的维数增量式特征选择

摘要

现如今生活当中的数据大多都是动态变化的,并且在数据动态增加的过程中,许多特征中包含有缺失数据。如何处理动态变化的含有缺失数据的数据集的特征选择成为一个亟需解决的问题。为此,基于粗糙集理论,通过更新互补信息熵在含有缺失数据的数据集维数增加时的更新机制,进而提出一种缺失数据维数增量式特征选择算法,并通过实验进一步验证了算法的可行性与高效性。