【摘 要】
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通过改进基于DBSCAN缺失值填充算法,实现对缺失值记录的填充。文中借助于图的强连通分量思想,改进算法可以对多密度数据集进行聚类。在使用欧几里得公式计算距离缺失值记录和
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通过改进基于DBSCAN缺失值填充算法,实现对缺失值记录的填充。文中借助于图的强连通分量思想,改进算法可以对多密度数据集进行聚类。在使用欧几里得公式计算距离缺失值记录和聚类的相似度时,通过利用三角不等式原理,极大减少了距离的计算量。实验结果表明,改进的算法不仅能够有效地填充缺失值记录,还拥有更好的运行效率。
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