郑 洁

（贵阳职业技术学院，贵州 贵阳 550081）

近年来，数据挖掘技术得到了蓬勃的发展，人们能够从海量的数据信息中提取或“挖掘”出有用的知识，这些知识可提供给相关领域使用，因此，将数据挖掘技术看作是信息技术自然演化的结果[1]。在现实生活中，我们面临着各种各样的数据问题，通常，我们将数据预处理作为进行数据挖掘的一个前期工作。缺失数据的处理问题作为数据预处理领域的一个研究热点[2]，为了能够更加充分地利用已经搜集到的数据，对缺失数据的处理是非常必要的。

1 特征权值计算

Relief算法以类内和类间的距离作为基础来评判该特征属性的重要性，作为一种重要的机器学习方法，广泛应用于数据的特征选择、分类等方面[3]，本文的研究工作是在基于Relief算法的思想上来求解属性特征权值。

对于一个含有决策属性的数据集，假设x是数据集合中的任一个样本，如果x'是与同类距离最近的样本，y是与x异类距离最近的样本，考虑x与x'，y的距离在各个特征上的投影，记为pin(a,x,x')与pout(a,x,y)，其中a是属性特征集合中的一个特征。对于连续型的数值变量，Relief算法给出了计算特征权值的规则：

其中：pin(a, x, x ')=| x -x′|, pout(a, x, y) =|x -y|，初始化特征权值wk= 1/m；对于数据集中每一个样本数据按照公式（1）更新每一维属性权值，即可输出属性集的特征权值

2 基于属性权值的数据修复

在壳近邻计算方法（Shell Neighbors Imputation，SNI）中[4]，我们把每一个选择出来的左、右近邻对数据修复的结果影响程度看作是相同的，但实际上，由于每一维属性的重要程度是不同的，因此，我们将特征权值引入数据填充计算，采取如下公式：

3 实验与结果分析

3.1 预测准确率和数据缺失率

为了说明本文提出的修复方法的有效性，我们引入一个衡量预测准备率的参数：均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE），它的定义如下：

其中：ei是原来的属性值，是填充值，n是数据集中缺失值的个数，对数据进行填充后，通过计算得出RMSE的值可以验证数据的修复效果，RMSE的值越大，表示预测准确率就越低，即数据的修复效果越不好，相反则说明修复效果越好。

3.2 实验方法与数据集

本章的实验数据来源是UCI标准数据集[5]中的两个真实数据集，为了测试预测的准确率，我们选择完整的数据集，每次随机地将其中部分的数据设为缺失，对其进行填充后，再与原本的值一起计算RMSE的值来比较修复效果。每一个数据集上进行500次实验，表1是实验数据集的基本信息。

表1 数据集基本信息

3.3 实验结果与分析

将本文提出的修复方法与壳近邻计算方法分别在表1描述的两个真实的UCI数据集上进行模拟实验，结果如图1—2所示。

根据上述实验结果，我们可以得到以下结论：

（1）随着数据集中数据缺失程度不断提高，两种填充算法计算所得的RMSE的值会逐渐增大，即数据填充准确率随着数据缺失率的增加会逐渐降低。尤其是当数据缺失率超过20%以后，两种算法数据修复的准确率明显下降。

图1 Iris数据集上的填充效果对比

图2 Pen-Based数据集上的效果对比

（2）在大数据集Pen-Based的RMSE值明显小于小数据集Iris的RMSE值，也就是说，我们可以认为在数据缺失率相同的情况下，数据集越大，计算过程中可以利用的已知信息会越多，由此可能会使得缺失数据的修复准确率更高。

（3）在两个数据集上，本文提出的方法对缺失数据修复的效果都优于SNI，由此我们可知：如果对属性的特征权值计算合理，将其引入数据填充计算中，可以提升数据修复的效果。