%0 Journal Article
%T 基于分布式减法聚类的不完整数据填充算法
%A 张清辰
%A 赵亮
%A 陈志奎
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2015
%X 摘要 不完整数据填充是数据预处理领域重要研究课题.传统数据填充算法时间复杂度高，算法不具有分布式处理特性，不满足大数据环境下对数据快速处理的要求.提出一种基于分布式减法聚类的不完整数据填充算法，算法首先利用改进的减法聚类算法对整个数据集进行聚类.为了提高聚类算法的效率，利用云计算技术对聚类算法进行优化，实现基于多级MapReduce的分布式减法聚类算法.然后根据聚类结果和加权距离对缺失数据值进行填充，在保证数据填充精度的同时大幅度降低了填充过程的处理时间.实验结果表明，本文提出的方法能够对大数据进行快速聚类，同时有效保证缺失数据的填充精度
%K 大数据
%K 缺失值填充
%K 减法聚类
%K MapReduce模型
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract2939.shtml