一种杂合的缺失值填充方法

在数据挖掘和机器学习领域,缺失数据经常出现。本文杂合了kNN算法和基于核函数的非参填充方法,实验显示,在处理离散型缺失数据时,我们的这种杂合方法在分类准确率的实验中好于kNN算法以及常用的一些方法(例如C5.0填充方法,最大类方法和不填充的方法),在处理连续型的缺失属性时,我们的方法在预测准确率的实验结果中也好于kNN算法和基于核函数的非参填充方法,以及一些常见方法,(例如均值填充方法)。