Matlab广义回归神经网络集成处理缺失数据代码

资源摘要信息:"Matlab降为300个特征的代码-Generalized-Regression-Neural-Network-Ensemble-for-Si" 知识点： 1. 广义回归神经网络（GRNN）：GRNN是一种用于回归分析的神经网络，适用于预测数值输出。它基于统计方法，特别是核密度估计。GRNN通常用于需要从输入数据中提取复杂映射关系的场景。 2. 神经网络集成：神经网络集成是指结合多个神经网络的预测结果来获得更准确、更稳定的整体预测。集成可以采用不同类型的神经网络，或者即使是相同类型的网络也可以使用不同的初始化参数或子集数据进行训练。通过集成，可以减少单个神经网络可能存在的过拟合风险。 3. Relieff算法：Relieff是一种特征选择算法，用于从原始特征集中选择最重要的特征。该算法特别适用于处理回归问题，通过计算每个特征与目标变量之间的相关性，以及特征之间相互影响的权重，来确定哪些特征对模型预测效果贡献最大。 4. 缺失数据处理：在数据分析中，处理缺失数据是一个重要的环节。缺失数据可能是随机的（MAR），完全随机的（MCAR），或者非随机的（MNAR）。对于缺失数据的处理通常分为两种方法：列表删除和插补。列表删除涉及删除含有缺失值的观测值，而插补则涉及到用某种估计值来替换缺失值。 5. 插补方法：插补方法包括多种技术，可以是简单的如均值或中位数插补，也可以是更复杂的如使用k-最近邻（k-NN）或者基于机器学习模型的插补。在本项目中，GRNN被用于训练并估算缺失的数据，这属于基于模型的插补方法。 6. NRMS（Normalized Root Mean Square）：NRMS是评价估算值和原始值之间误差的标准指标，通常用于评估插补效果的好坏。其值越小，表示估算值与原始值越接近，插补效果越好。 7. MATLAB代码开发：项目中提到的MATLAB代码主要针对处理未标记的数值数据集，特别是针对包含缺失数据的数据集。MATLAB作为一种科学计算语言，非常适合于进行此类数据处理和算法实现。 8. 算法运行时分析：对算法进行运行时分析是为了评估其在不同数据大小和维度下的性能。这包括对算法的时间复杂度和空间复杂度进行评估，以及在实际应用中的速度和资源消耗。 9. 系统开源：标签“系统开源”暗示本项目是一个开源项目，意味着项目的源代码是公开的，任何人都可以访问、使用、修改和分发。开源项目通常有利于知识共享和协作发展，同时也便于用户根据自己的需求定制和改进代码。 10. 文件名称列表：提供的文件名称“Generalized-Regression-Neural-Network-Ensemble-for-Single-Imputation-master”表明项目托管在一个版本控制系统（如Git）的master分支上，且项目名称强调了使用GRNN集成进行单次数据插补的特性。