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缺失数据插补是数据科学中的基本方法之一.本文针对类别型缺失数据提出了一种基于聚类和半参数logisitic学习模型的插补法.该方法首先采用K-近邻法对缺失数据进行预插补，然后用聚类算法将数据分类，提高数据间的相似性，再为每一类数据集建立半参数logistic学习模型，进而完成最后的插补.基于中国家庭金融调查(CHFS)数据集的实证研究表明，该方法优于常用的K-近邻插补法和随机森林插补法. 相似文献
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