摘要：本文根据生物样本数据之间有关联性的特点,对一种最基本的缺失数据填补办法进行逐步优化。首先对数据进行预处理,摘取部分R统计软件中自带的iris鸢尾花数据,每一行代表一株花的记录,并人为随机挖空。其次,使用最基本的均值填补对缺失数据进行填补。然后,针对均值填补法的主要缺点,提出改进方法：对样本数据进行系统聚类,再对分类后的各组数据分别进行均值填补。考虑样本数据之间的关联性,对分类之后的填补方法再一次进行优化,采用回归填补法填补缺失数据。比较基本的均值填补、分类后的均值填补、分类后的回归填补,发现三者的误差率逐步递减,证明本文提出的优化方法是可行的。最后,由于仍然存在相当大的误差,考虑到分类方法是基于欧氏距离,没有考虑指标间的相关性,本文提出马氏距离作为改进。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社