資料缺失值填補

缺失值填充方法包括簡單填充、屬性填充和例項填充三種型別，本文主要研究屬性填充方式。

填充依賴原始資料的單一或少量屬性維度，利用屬性間的關係或屬性潛在的規則對缺失值進行填充。

常用的屬性填充方法有:基於回歸分析、資訊增益、灰色**的方法和em 演算法等。

基於回歸分析的填充方法通過擬合回歸數學模型計算缺失值，該方法僅適用於滿足確定數學模型的資料集;基於資訊增益的方法，依據與缺失資料關聯密切的屬性對缺失值進行填充，該方法針對標稱型資料效果良好，但不適用於數值型資料;

序列缺失資料的灰插值推理方法通過引入灰色**模型擬合單屬性函式，插值填充缺失值，取得了良好的效果，然而該演算法限制了訓練模型，可伸縮性不強;

基於em 模型的填充方法認為資料服從含參分布，演算法經過多次迭代收斂填充缺失資料，得到的填充效果良好但迭代方式很大程度地加大了演算法複雜性，限制了方法的實際應用。

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