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基于聚类与空间自回归模型的缺失数据填补方法

杨朝晖  余洁  陈江平  
【摘要】:由于在整个数据集上构建模型对空缺数据进行填补的传统方法通常都忽视了空间过程变化的影响,本文通过研究提出一种基于空间聚类与空间自回归模型的缺失数据填补方法。该方法首先利用聚类算法,将数据集分割成具有相似属性值的聚类,然后在每个聚类内使用空间自回归模型对气象数据集缺失数据进行填补。论文通过对气象数据缺失值的填补对提出的方法进行了实验,结果表明,该方法优于基于聚类的核函数填补方法和KNN填补方法。

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