基于交替学习的不完整数据建模与缺失值填补

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究现状

1.3 本文主要思路与章节安排

2 理论基础

2.1 TS模糊模型

2.2 逐步回归算法

3 基于不完整数据精细建模的缺失值填补

3.1 不完整数据的精细建模

3.2 缺失值填补

4 不完整数据精细模型与填补值的交替学习

4.1 基于交替学习策略的动态建模与缺失值填补

4.2 不完整数据建模与缺失值填补过程总结

5 实验结果与分析

5.1 数据集与评价标准

5.2 模糊划分、特征选择和交替学习对填补性能的影响

5.3 不完整数据模型拟合精度的分析

5.4 交替学习的收敛性实验

5.5 交替学习中所选入特征的变化情况

5.6 TS-SR-AL方法的有效性验证

6. 缺失值填补在中国家庭追踪调查中的应用

6.1 中国家庭追踪调查

6.2 CFPS2016数据集的缺失值填补

结论

参考文献

致谢