一种基于模糊C均值聚类的稀疏数据缺失值填充方法

摘要

cqvip:缺失数据处理通常基于统计学的方法,在数据预处理阶段对缺失值进行填补,其效率和准确性并不高。因此,提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的嵌入式填充方法(FCMSI)。此算法通过平均比率法(ARM)对稀疏数据进行初始化填充;采用局部距离策略对FCM进行改进,并对数据进行聚类;将缺失数据作为变量,在每次聚类迭代后的簇内采用协同过滤(CF)的思想对变量值进行替换,直到结果收敛。利用UCI标准数据集进行对比实验,并采用三种不同评价指标衡量,验证了FCMSI方法比传统填充方法性能显著提高。