کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
393157 | 665574 | 2013 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid method for imputation of missing values using optimized fuzzy c-means with support vector regression and a genetic algorithm
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Missing values in datasets should be extracted from the datasets or should be estimated before they are used for classification, association rules or clustering in the preprocessing stage of data mining. In this study, we utilize a fuzzy c-means clustering hybrid approach that combines support vector regression and a genetic algorithm. In this method, the fuzzy clustering parameters, cluster size and weighting factor are optimized and missing values are estimated. The proposed novel hybrid method yields sufficient and sensible imputation performance results. The results are compared with those of fuzzy c-means genetic algorithm imputation, support vector regression genetic algorithm imputation and zero imputation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 233, 1 June 2013, Pages 25–35
Journal: Information Sciences - Volume 233, 1 June 2013, Pages 25–35
نویسندگان
Ibrahim Berkan Aydilek, Ahmet Arslan,