公开(公告)号：CN119513637A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411477670.2

申请日：2024-10-22

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马茜 ,  刘新生 ,  和梦杰 ,  白梅 ,  王习特 ,  宁博 ,  李冠宇

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种聚类分析驱动的高精度缺失数据填补方法，包括如下步骤：S1、获取包含缺失值的数据，对包含缺失值的数据进行预处理；S2、将数据矩阵X、掩模矩阵M、提示矩阵H、聚类标签C1输入至生成对抗网络中，经过非线性变换得到填补矩阵X’和概率矩阵P；S3、将填补矩阵X’输入到深度子空间聚类网络中，得到重建数据矩阵以及自表达层系数矩阵；S4、计算矩阵U和U的转置的乘积，调整后得到亲和矩阵A；S5、将样本分配到不同的簇中，输出新的聚类标签C2；S6、重复S2～S5，输出此时S2得到的填补矩阵X’作为高精度填补数据矩阵。本发明利用聚类分析技术捕获数据内部潜在结构与模式的特点，进一步提升了数据填补的精度和质量。