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如何处理统计过程中的数据缺失

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-30

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  也就是将存在遗漏信息属性值的对象(元组,记录)删除,从而得到一个完备的信息表。这种方法简单易行,在对象有多个

  属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与信息表中的数据量相比非常小的情况下是非常有效的,类标号(假设是分类任务)缺少时

  通常使用。然而,这种方法却有很大的局限性。它是以减少历史数据来换取信息的完备,会造成资源的大量浪费,丢弃了大量隐藏

  在这些对象中的信息。在信息表中本来包含的对象很少的情况下,删除少量对象就足以严重影响到信息表信息的客观性和结果的正

  确性;当每个属性空值的百分比变化很大时,它的性能非常差。因此,当遗漏数据所占比例较大,特别当遗漏数据非随机分布时, 这种方法可能导致数据发生偏离,从而引出错误的结论。 (二)数据补齐

  这类方法是用一定的值去填充空值,从而使信息表完备化。通常基于统计学原理,根据决策表中其余对象取值的分布情况来

  对一个空值进行填充,譬如用其余属性的平均值来进行补充等。数据挖掘中常用的有以下几种补齐方法:

  由于最了解数据的还是用户自己,因此这个方法产生数据偏离最小,可能是填充效果最好的一种。然而一般来说,该方法很费时, 当数据规模很大、空值很多的时候,该方法是不可行的。

  概念,可能导致严重的数据偏离,一般不推荐使用。 (3)平均值填充(Mean/Mode Completer)

  将信息表中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。如果空值是数值型的,就根据该属性在其他所有对象的取值

  的平均值来填充该缺失的属性值;如果空值是非数值型的,就根据统计学中的众数原理,用该属性在其他所有对象的取值次数最多

  的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。另外有一种与其相似的方法叫条件平均值填充法(Conditional Mean

  Completer)。在该方法中,缺失属性值的补齐同样是靠该属性在其他对象中的取值求平均得到,但不同的是用于求平均的值并不是

  从信息表所有对象中取,而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。这两种数据的补齐方法,其基本的出发点都是一样的

  ,以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值,只是在具体方法上有一点不同。与其他方法相比,它是用现存数据的多数信息来推 测缺失值。

  对于一个包含空值的对象,热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不

  同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。该方法概念上很简单,且利用了数据间的关系来进行空值估计。这个方法的缺 点在于难以定义相似标准,主观因素较多。 (5)K最近距离邻法(K-means clustering)

  先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本,将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。

  (6)使用所有可能的值填充(Assigning All Possible values of the Attribute) 这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充,能够得到较好的补齐效果。但是,当数据量很大或者遗漏的属性值

  较多时,其计算的代价很大,可能的测试方案很多。另有一种方法,填补遗漏属性值的原则是一样的,不同的只是从决策相同的对

  象中尝试所有的属性值的可能情况,而不是根据信息表中所有对象进行尝试,这样能够在一定程度上减小原方法的代价。 (7)组合完整化方法(Combinatorial Completer)

  这种方法是用空缺属性值的所有可能的属性取值来试,并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。这是

  以约简为目的的数据补齐方法,能够得到好的约简结果;但是,当数据量很大或者遗漏的属性值较多时,其计算的代价很大。另一

  种称为条件组合完整化方法(Conditional Combinatorial Complete),填补遗漏属性值的原则是一样的,不同的只是从决策相同

  的对象中尝试所有的属性值的可能情况,而不是根据信息表中所有对象进行尝试。条件组合完整化方法能够在一定程度上减小组合

  完整化方法的代价。在信息表包含不完整数据较多的情况下,可能的测试方案将巨增。

  基于完整的数据集,建立回归方程(模型)。对于包含空值的对象,将已知属性值代入方程来估计未知属性值,以此估计值

  来进行填充。当变量不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计。 (9)期望值最大化方法(Expectation maximization,EM)

  EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法[43]。在每一迭代循环过程中交替执行两个步

  骤:E步(Excepctaion step,期望步),在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函

  数的条件期望;M步(Maximzation step,极大化步),用极大化对数似然函数以确定参数的值,并用于下步的迭代。算法在E步和M

  步之间不断迭代直至收敛,即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。该方法可能会陷入局部极值,收敛速度也 不是很快,并且计算很复杂。

  多重填补方法分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的填补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都被用来

  填补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个填补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自

  各个填补数据集的结果进行综合,产生最终的统计推断,这一推断考虑到了由于数据填补而产生的不确定性。该方法将空缺值视为

  随机样本,这样计算出来的统计推断可能受到空缺值的不确定性的影响。该方法的计算也很复杂。 (11)C4.5方法

  通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。它寻找之间具有最大相关性的两个属性,其中没有遗失值的一个称为代理属性,另

  一个称为原始属性,用代理属性决定原始属性中的遗失值。这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。

  就几种基于统计的方法而言,删除元组法和平均值法差于hot deck、EM和MI;回归是比较好的一种方法,但仍比不上hot

  deck和EM;EM缺少MI包含的不确定成分。值得注意的是,这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。它们合适

  于处理无监督学习的问题,而对有监督学习来说,情况就不尽相同了。譬如,你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训

  练,但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外,C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果,人工填写和特殊值填 充则是一般不推荐使用的。

  补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值,不一定完全符合客观事实,在对不完备信息进行补齐处理的同时,我们或多

  或少地改变了原始的信息系统。而且,对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中,使挖掘任务产生错误的结果。因此,在许

  多情况下,我们还是希望在保持原始信息不发生变化的前提下对信息系统进行处理。这就是第三种方法:

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