基于kNN-DBSCAN的缺失数据填补优化算法

作者：解小东; 陈治华

来源：工业控制计算机, 2020, 33(04): 58-63.

• kNN填补
• 数据缺失
• 噪声检测
• DBSCAN聚类
• 欧式距离

针对传统的kNN(k-NearestNeighbor)近邻填补算法对缺失数据的填补效果会因为k最近邻数据存在噪声受到较大干扰的问题,提出一种基于kNN-DBSCAN (k-NearestNeighbor Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)的缺失数据填补优化算法。将基于密度的DBSCAN聚类算法运用到kNN近邻填补算法中,先用kNN算法得到目标填补数据的原始k最近邻数据集,运用DBSCAN聚类算法对原始k最近邻数据集进行噪声检测并消除噪声数据,得到当前k最近邻数据集,最后并入kNN计算,填补目标缺失数据;同时,针对DBSCAN聚类算法参数设置敏感的问题,通过分析数据集的统计特性来确定参数,避免人为经验判断。最后利用真实数据对算法进行验证,结果显示该算法对目标缺失数据的填补准确度要优于传统的kNN算法。

• 单位
  自动化学院; 中国民航大学