缺失值相关论文
目的：评估不同缺失值处理方法在不同缺失模式、缺失机制及缺失比例下双臂优效临床试验中的统计性能，筛选出相应的最优缺失值处理方式......
数据缺失发生在各个研究领域当中,若不加处理直接使用,会对模型选择、研究分析造成一定的困难。因此,对于缺失数据包含的信息进行......
随着高通量DNA微阵列检测技术的发展,产生了众多的基因相关数据,数量庞大的基因和生物网络的复杂性成为理解和解释这些数据的巨大......
在众多不同领域中,数据缺失普遍存在,这可能会影响数据挖掘工作的进展,甚至造成不同的结果。因此,缺失数据的填补是训练数据存在缺......
电力变压器是电网中能量转换和传输的核心,是电网中最重要和最关键的变电设备。为准确监控变压器的真实运行状态,大量的状态监测装......
近年来,纵向实验在体育科学研究中越来越多,如何可靠地处理在研究中出现的后测数据缺失,成为一个摆在研究者面前需要解决的难题。......
实际应用中数据经常出现的缺失值将直接影响到数据挖掘算法的准确性,因此如何处理缺失值已成为数据分析领域必须解决的重要问题。......
摘 要：针对国省干线公路采集的交通数据存在缺失值的情况，文章提出了基于拉格朗日插值法的缺失数据恢复方法。首先，找出缺失数据所在......
以大数据为背景,通过线上与线下教学的优劣比较,对教师传授知识、学生学习知识、培养学生能力、课程思政等方面的融合策略进行分析......
期刊
目的:本文旨在基于数据科学方法,构建一套可涵盖创伤临床数据、核磁共振氢谱(proton nuclear magnetic resonance,~1H-NMR)代谢组......
数据缺失是统计研究领域中普遍存在的问题。在本文中,我们扩展了Choi和Tibshirani(2013)提出的弹性网回归下的半正定方差方法,引入......
近年来,随着城市化水平持续提高、工业发展速度越来越快、人口激增,导致城市环境污染问题越来越严重。人们对于空气质量问题越来越......
节点的重要性或称“中心性(centrality)”,它作为社会网络分析的一个重要领域,在近年来获得学者的广泛关注和研究。识别出网络中的......
为了了解病人的身体状况,医生会对病人的各项生理指标进行监测,这些监测记录形成了医疗时间序列。我们可以根据这些记录对病人的住......
互联网技术的飞速发展产生了海量的数据,从这些数据中提取出对实际生活有用的信息成了研究的热点问题。聚类作为一种经典的无监督......
针对不完整数据,已经发展出很多预处理方法,如删除法和填补法,删除法会造成信息浪费,填补法会带来不确定,因此不完整数据分类成为......
信息时代的今天,数据的获取越来越容易,在数据挖掘领域,需要面对的数据量也更加庞大.在二分类任务中,我们常常遇到维度高达几百上......
进入21世纪后,互联网技术飞速发展,数据可以快速通过线上方式进行获取和存储,这为数据挖掘工作带来了机遇,但由于各种原因往往会获......
数据挖掘的目的是在复杂的数据集中发现有价值的规律或知识。这需要专业人员建立可靠的算法模型来发掘,而可靠的算法模型依赖于高......
三维重建是计算机视觉的热点之一,它的目的就是从二维图像中恢复出三维结构和运动信息。这些研究成果不仅可以使机器人具有捕捉动......
大于胎龄儿(LGA)是指出生体重在相同胎龄平均体重的第90百分位以上的新生儿。体重过高的新生儿表现出严重的新生儿和产妇并发症。......
目的 给出一种有效的处理含缺失值时间序列的方法 ,完成缺失值的内插及ARMA模型的参数估计。方法 用状态空间的Markov表达描述时......
生物信息学是连接生物数据与医学研究的桥梁,是随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科。基因组学、蛋白质组学和DNA芯......
蛋白质结构预测是蛋白质结构和功能研究工作的重要组成部分,对蛋白质药物分子设计、生物制药等方面有重要的意义。若已知同源蛋白......
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法。本文结合二阶锥规划对支持向量机提出了一些改进，丰富了现有支持向......
一、简介rn利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题.一文(高洁,2004年,第10期)通过修改Kalman......
微阵列数据中的缺失值会对随后的数据分析造成影响.因此,正确地估计这些缺失值是很必要的.将一个k值选取算法结合到有序的局部最小......
