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COMPARISON OF ALGORITHMS FOR CLUSTERING INCOMPLETE DATA

机译:聚类不完整数据的算法比较

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摘要

The missing values are not uncommon in real data sets. The algorithms and methods used for the data analysis of complete data sets cannot always be applied to missing value data. In order to use the existing methods for complete data, the missing value data sets are preprocessed. The other solution to this problem is creation of new algorithms dedicated to missing value data sets. The objective of our research is to compare the preprocessing techniques and specialised algorithms and to find their most advantageous usage.
机译:缺失值在实际数据集中并不罕见。用于完整数据集的数据分析的算法和方法不能始终应用于缺失值数据。为了将现有方法用于完整数据,对缺失值数据集进行了预处理。解决此问题的另一种方法是创建专用于缺失值数据集的新算法。我们研究的目的是比较预处理技术和专用算法,并找到它们最有利的用法。

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