[发明专利]一种基于邻域信息修正的不完整数据多填充集成的分类方法在审
| 申请号： | 202310956394.7 | 申请日： | 2023-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN116933116A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 朱先远;严远亭;杨雅璇;韩海峰;刘学琴 | 申请（专利权）人： | 安徽商贸职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06F18/214;G06F18/2431;G06F18/243;G06N20/20 |
| 代理公司： | 芜湖思诚知识产权代理有限公司 34138 | 代理人： | 项磊 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于邻域信息修正的不完整数据多填充集成的分类方法，包括下列步骤：步骤一、对原始不完整数据集进行预填充；步骤二、对预填充的填充值做进一步修正；步骤三、引入集成学习方法实现多填充集成分类。步骤二中采用的基于邻域信息修正填充方法包括：首先利用球树作为样本点间距离的存储结构，将所有数据样本点划分到一组嵌套的超球体内，通过纯度purity和邻域半径R，找出与缺失样本相邻的数据样本，从而利用与缺失样本相邻的数据样本信息对缺失值进行修正填充。本发明融合了候选样本集中的类别纯度因素，也方便在高维空间中快速搜索到近邻样本，分类精度得以提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 邻域 信息 修正 完整 数据 填充 集成 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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