3.2　基于屬性間相關(guān)性的填補(bǔ)方法

基于屬性間相關(guān)性的填補(bǔ)方法通過回歸建模挖掘數(shù)據(jù)屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以此進(jìn)行缺失值填補(bǔ)。此類方法主要包括基于線性回歸的填補(bǔ)方法，以及基于非線性回歸的填補(bǔ)方法。基于線性回歸的填補(bǔ)方法通過對(duì)不完整數(shù)據(jù)的線性建模進(jìn)行缺失值填補(bǔ)，主要適用于數(shù)據(jù)屬性間存在線性關(guān)系的場(chǎng)景。相較而言，基于非線性回歸的填補(bǔ)方法利用非線性模型挖掘數(shù)據(jù)屬性間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而借助所建模型填補(bǔ)缺失值。在非線性回歸建模期間，人為構(gòu)造擬合函數(shù)會(huì)存在一定主觀因素的干擾，并且未必能構(gòu)建出與真實(shí)數(shù)據(jù)集相匹配的函數(shù)結(jié)構(gòu)。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備強(qiáng)大的非線性映射能力，該模型能夠有效挖掘數(shù)據(jù)屬性間復(fù)雜的非線性關(guān)系，并以此為填補(bǔ)性能的改善帶來巨大潛力。因此，本節(jié)首先探討基于線性回歸、非線性回歸的填補(bǔ)方法，在此基礎(chǔ)上對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的填補(bǔ)方法進(jìn)一步展開分析。