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在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，多數(shù)建模方法是在完備數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上進(jìn)行的，但在數(shù)據(jù)采集過程或存儲(chǔ)過程中容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的現(xiàn)象，導(dǎo)致無法建模。為此，提岀一種基于聚類的遞歸充填方法。使用冋類簇的均值對(duì)不完備數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)填充，形成初始完備數(shù)據(jù)集，針對(duì)得到的完整數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并運(yùn)用冋類簇的均值修正初始充填值。根據(jù)充填效果誤差判定充填穩(wěn)定性，并進(jìn)行多次遞歸聚類修正充填值，直到前后兩次充填較為穩(wěn)定或迭代次數(shù)超過閾值時(shí)停止迭代。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與均值充填、K最近鄰充填、聚類充填及粗糙集不完備數(shù)據(jù)分析等方法相比，該方法能夠進(jìn)行更為精準(zhǔn)的充填，使得最終充填更加接近真實(shí)數(shù)據(jù)。
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