抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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欠測データ処理はデータマイニングの分野でデータ前処理を行う重要な一環であり、成分データの特殊な幾何学的性質のため、従来の欠損値の埋め込み方法はこのタイプのデータに直接応用することができない。そのため、成分データにとって、欠損値の埋め込みは非常に重要な意義がある。この問題を解決するために,本論文は,成分データとユークリッドデータの間の関係性を利用することによって,ランダムな森林に基づく成分データ欠損値のための反復的充填方法を提案して,それはシミュレーションと本当のデータセットを採用した。実験結果は以下を示す。新しい埋め込み方法は,多くの種類のデータセットに広く適用されて,高い精度を有する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】