稀疏编码优化KNN填充算法：解决参数选择问题

"论文研究-稀疏编码的最近邻填充算法.pdf" 本文主要探讨的是在数据预处理过程中，如何有效地处理缺失值的问题。传统的K最近邻填充算法（KNNI）存在一个显著的局限性，即其参数K（即选择的最近邻数量）固定不变，这可能会影响填充效果。针对这个问题，研究者提出了一种新的方法——基于稀疏编码的最近邻填充算法。 稀疏编码是一种在机器学习和信号处理中广泛使用的概念，它通过找到一组基向量来表示数据，使得数据能够以简洁的方式被表达，即大部分元素为零。在本研究中，稀疏编码被用来解决KNNI算法的参数K选取问题。具体来说，该算法利用训练集中的样本来重构那些包含缺失值的样本。在重构过程中，算法考虑了样本之间的相关性，通过最小化重建误差来寻找最佳的基向量组合。关键创新在于使用了L1范数（也称为稀疏性诱导范数），这使得每个缺失样本可以由不同数量的训练样本进行填充，从而动态调整K值。 L1范数的引入有助于实现稀疏表示，使得模型能够在尽可能少的训练样本上重构缺失数据，同时保持较高的重建精度。这种方法的优势在于，它可以自适应地选择合适的邻居数，而不是像KNNI那样固定一个K值。实验结果显示，基于稀疏编码的最近邻填充算法在均方根误差（RMSE）和相关系数这两个重要的数据性能指标上，表现优于传统的KNNI算法。这意味着新算法在填充缺失值时能提供更准确的估计，对于数据预处理阶段的数据质量提升具有重要意义。 此外，该研究还得到了多项基金项目的资助，包括国家自然科学基金、国家某计划项目、国家另一计划项目、广西自然科学基金以及多个创新团队和人才培养项目的支持，显示出该研究的学术价值和实际应用潜力。作者团队包括苏毅娟、程德波、宗鸣、李凌和朱永华，他们分别在机器学习、数据挖掘、数据库等领域有着深入的研究。 这篇论文提出的基于稀疏编码的最近邻填充算法为缺失值填充提供了一个新的视角，通过动态调整K值来优化填充效果，为数据预处理提供了更为高效和灵活的工具，对于处理大规模数据集中的缺失值问题具有重要参考价值。