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Missing Data Imputation Based on Grey System Theory
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
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- 간행물
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- 통권
- Vol.7 No.2 (2014.03)바로가기
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- 페이지
- pp.347-356
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A218480
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- This paper proposed a new weighted KNN data filling algorithm based on grey correlation analysis (GBWKNN) by researching the nearest neighbor of missing data filling method. It is aimed at that missing data is not sensitive to noise data and combined with grey system theory and the advantage of the K nearest neighbor algorithm. The experimental results on six UCI data sets showed that its filling accuracy is better than the traditional method of K nearest neighbor and filling algorithm presented by Huang and Lee.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Grey Relational Analysis
3. GBWKNN based on Grey System Theory
3.1. GBWKNN Algorithm Description
3.2. Conditions for End of Algorithm
4. Experiment and Result Analysis
4.1. Convergence Analysis
4.2. Experimental Evaluation Standard of Prediction Accuracy
5. Conclusion
Acknowledgements
References
키워드
missing data grey correlation analysis data filling저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Hybrid Information Technology
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 1738-9968
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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