檢索結果:共6筆資料 檢索策略: "Missing Values".ekeyword (精準)
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資料探勘是由大量資料中挖掘出隠藏知識的重要技術,營建工程為需要經驗與技術累積的產業,適合應用資料探勘技術從歷史資料中挖掘知識,輔助相關作業人員做決策,但若是資料庫中出現過多的缺漏值,則容易影響資料分…
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資料探勘為(Data Mining)目前非常熱門的研究領域,主要在研究如何從龐大資料庫中萃取出有用的知識,提供企業進行決策時的參考。資料庫中遺失值(Missing Values)的存在,會影響到資料…
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隨著時代的演變,科技的發展也越來越進步,進而使得數據的產生越來越大 量而快速,因此產生了大數據這個名詞的誕生。在大數據研究中,遺失值的插補 方法研究是其中一個重要的議題,也就是我們必須在有某些資料集…
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本研究係針對近似鄰居插補法處理不同性質資料集時所衍生出的定義相似度、執行效能與完整資料集選取三方面問題,提出對應的解決方法。對於屬性間關聯程度差異性大的資料集,本文改良灰關聯預測遺失值方法,提出加權…
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隨著時代的躍遷,數據的產生越來越大量且快速,也因此迎來了「大數據時代」。無論何種產業皆能透過分析大數據預測未來趨勢,使大數據成為了各行各業都在發展的數位技術。然而數據遺失與雜訊產生問題,仍然無法完全…
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在大型的資料庫中常會因為各種原因導致有遺失值的存在,若沒有適當地處理資料庫中的遺失值,則會影響到後續資料分析的品質,做出錯誤的決策,因此如何妥善的處理遺失值是相當重要的議題。而在基因微陣列實驗所得到…