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作者：仝利红;孙士保;
单位：河南科技大学;
摘要：为提升数据的完整性，保证数据的效用程度，提出一种基于概率相似度的不完备数据填补方法。量化计算不完备数据的概率相似度矩阵，将计算结果和ROUSTIDA算法相结合进行不完备数据填补，获取完备数据集。在此基础上，构建决策规则，保证多属性缺失数据的填补性能，并且设定可辨识矩阵优化算法的不完备数据填补效果。测试结果显示，所提方法能够计算不同数据对象之间的相似度值，可有效完成数据填补，填补后数据的完备程度均在95%以上，填补数据的填补值误差均在0.17以下，填补效果良好。
关键词：概率相似度;;不完备数据;;数据填补;;ROUSTIDA算法;;相似度矩阵;;可辨识矩阵;;决策规则
