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本发明涉及一种基于数据驱动和数据类型的混合缺失值插补方法。本发明首先使用中心趋势值插补、随机森林插补、多重插补、k近邻插补方法依次对数据集的每一个特征进行缺失值估计，根据平均绝对误差对每个特征的插补方法排序，平均绝对误差最小的被分配为秩1，平均绝对误差最小的被分配为秩4，然后把特征分为数值型和名义型，根据不同类型使用中心趋势值插补、随机森林插补、多重插补、k近邻插补方法缺失值估计，同样为每种方法根据平均绝对误差分配秩，最后依据每个特征属于什么类型结合两种方式的平均绝对误差排序，选出结合以后秩最小
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113157687 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110554615.9
(22)申请日 2021.05.21
(71)申请人 哈尔滨理工大学
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