基于CFS聚类与深度学习的缺失数据填充算法优化

本文档深入探讨了"基于聚类和自动编码机的缺失数据填充算法"的研究，针对当前不完整数据处理中存在的精度问题，提出了一种创新的解决方案。研究背景显示，随着物联网、社交网络和电子商务的发展，数据采集过程中不可避免地出现大量缺失值，这对数据分析和挖掘造成挑战。传统的填充方法，如基于统计平均值或最近邻分类，虽然简单但精度有限，而基于机器学习的算法如支持向量机和深度学习虽精度高但计算成本高昂。 作者构建了一个新的框架，首先利用CFS（Consensus-based Feature Selection）聚类算法对不完整数据集进行细致的分组，这种方法旨在更好地理解数据内在结构，从而识别出缺失值可能关联的模式。CFS聚类算法在此场景下被改进，以适应不完整数据的特性。接着，改进后的自动编码模型被设计用于处理这些聚类后的数据，自动编码模型作为无监督学习技术，可以捕捉数据的潜在特征，从而有效地填充缺失值。 作者特别强调了在处理不完整数据集时引入的部分距离策略，这是一种度量不完整数据对象之间关系的新方法，它考虑了缺失值的存在，并试图减小其对距离计算的影响。这样做的目的是提高聚类的准确性，进而提升填充的精度。 实验结果显示，提出的基于CFS聚类和改进自动编码机的算法在填充缺失数据方面表现出显著优势，不仅提高了填充精度，还降低了算法的运行时间，使得数据处理更为高效。这项研究对于处理大规模、复杂数据集中的缺失值问题具有重要意义，为后续的数据清洗和分析提供了新的思路和技术支撑。这篇论文提供了一个有效的解决方案，填补了现有算法在处理不完整数据上的不足，具有很高的实用价值和理论价值。