摘要：对大数据分析下的不完备数据进行填补,能够有效提高数据的利用率。对不完备数据进行多重准确填补,需要计算所有数据的向量属性均值与标准差,并将不完备数据填补模拟中重复应用。传统方法对数据填补变量间关系予以考虑,根据与待填补数据之间的相关性完成缺失填补,但忽略了计算所有数据的标准差,导致填补效率低。提出基于logistic的大数据分析下不完备数据多重准确填补方法。对所有数据向量属性值均值与标准差进行计算,采用估计的形式得到数据平均向量与协方差函数,并对各观察对象缺失值进行独立模拟填补,通过logistic回归模型选择存在缺失值的变量所需填补值,得到完备数据。重新估计数据平均向量与协方差函数,并将其在不完备数据填补模拟中重复应用。对上述过程进行迭代,直到达到迭代条件,将不完备数据多重填补结果输出。实验表明,上述方法填补效率较高,可为该领域研究发展奠定基础。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社