针对机器学习中残缺数据的近似补全方法
自然语言处理中,缓解数据量不足的方法
自然语言处理中,缓解数据量不足的方法自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的重要分支，主要处理和分析人类自然语言的能力。
在NLP任务中，数据量不足是一个常见的问题，特别是对于一些涉及特定领域或特定语言的任务。
为了缓解数据量不足的问题，以下是50条方法：1. 数据增强：通过改变原始文本的方式增加训练数据量，例如同义词替换、句法结构变化等。
2. 基于规则的方法：使用先验知识和语言规则来扩大数据集，如基于同义词词典进行词汇替换。
3. 序列标注：将NLP任务转化为序列标注问题，使用已有的标注数据来训练模型。
4. 跨领域迁移学习：使用在其他领域训练得到的模型参数作为初始值进行迁移学习，以适应目标领域的任务。
5. 伪标签：使用已经训练好的模型预测未标记数据，并将预测结果作为伪标签进行训练。
6. 半监督学习：结合有标签和无标签数据进行训练，通过使用无标签数据的特征来增强模型性能。
7. 虚拟对抗训练：使用生成对抗网络(GAN)或其他对抗性方法来生成增强数据，并用于训练模型。
8. 弱监督学习：使用弱标签数据进行训练，例如从非结构化文本中提取的启发式标签。
9. 伪样本生成：根据已有数据的统计分布生成新的样本，以增加训练数据量。
10. 数据重采样：对数据集中的少数类别进行过采样，使数据分布更均衡。
11. 数据合成：根据已有数据的模式和规律，生成新的合成数据。
12. 语义相似性计算：使用先验知识和语义模型计算两个文本之间的相似性，从而扩大训练数据集。
13. 数据集组合：结合多个数据集进行训练，方便模型学习到更多的语言和领域特征。
14. 多任务学习：同时训练多个相关任务，以分享模型参数和增加数据量。
15. 远程监督：使用外部知识库或资源来增加训练数据，例如使用维基百科等。
16. 强化学习：使用强化学习框架进行NLP任务训练，以增加数据样本数量。
17. 多视图学习：使用多个不同表示和特征的视图来学习模型，以增加模型性能。
处理缺失值的四种方法
处理缺失值的四种方法:1、简单删除法适合于缺失值样本比较少的情况下，如果有过多的缺失值，则不适合使用该方法，
这样会造成资源的极大浪费，因为其丢弃了大量隐藏在这些
对象将严重影响数据集的客观性和结果的正确性。
2、数据补齐，主要有特殊值填充、热卡填充、K-means填
3、人工填写，用户自己对数据最为了解，因此这个方法产生的偏差是最小的，但是如果有大规模的缺失值时，这个方法是非常耗时耗力的。
法是条件平均值填充，这个并不是直接使用所有对象来计算平均值或者众数，而是使用与该样本具有相同决策属性的对象中去求解平均值或者众数。
填补缺失值的方法
填补缺失值的方法
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一、常用的填补缺失值的方法
1. 平均值法：将缺失值替换为该变量所有取值的平均数。
这种方法对数值型变量的缺失值比较有效，可以用于描述性统计分析，但其综合的统计指标会受到影响，在机器学习过程中，会带来结果的偏差。
2. 中位数法：类似于平均值法，将缺失值替换为该变量所有取值的中位数。
对于数值变量，中位数法比平均值法有效，能够抵消异常数据对整体统计指标的影响，但机器学习过程中仍存在偏差。
3. 最频繁值法：将缺失值替换为该变量取值频率最高的值。
适合处理类别型变量的缺失值，但可能会引入额外的偏差，因此在机器学习过程中需要小心处理。
4. 随机森林法：采用随机森林模型，将缺失值预测出来，是一种有效的方法，模型的预测结果较其他方法准确。
- 1 -。
数据缺失值的4种处理方法
数据缺失值的4种处理方法数据缺失值的4种处理方法一、缺失值产生的原因缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。
机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。
人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据。
二、缺失值的类型缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。
完全随机缺失(missing completely at random,MCAR)指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。
随机缺失(missing at random,MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。
完全非随机缺失(missing not at random,MNAR)指的是数据的缺失依赖于不完全变量自身。
从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同一属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。
另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。
三、缺失值的处理方法对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。
对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。
插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。
1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。
简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。
它将存在缺失值的个案删除。
如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。
当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。
数据缺失值填补方法
数据缺失值填补方法在数据分析中，我们经常会遇到含有缺失值的数据。
缺失值的处理是一个重要的问题，因为它可能影响数据分析的准确性和可靠性。
以下是几种常用的数据缺失值填补方法：1. 删除缺失值删除缺失值是一种简单的方法，也是最直接的处理方式。
这种方法的基本思想是，如果某个数据点存在缺失值，就将其删除。
然而，这种方法可能会造成数据损失，特别是在数据集较小或者缺失值比例较大时。
2. 填充缺失值填充缺失值是一种常见的方法，其基本思想是，用某个固定的值来填充缺失的数据点。
例如，可以将缺失值填充为0，或者使用数据集中的均值、中位数或众数来填充。
这种方法简单易用，但可能会忽略缺失值背后的真实信息。
3. 插补缺失值插补是一种更复杂的填充方法，其基本思想是，用其他数据来替代缺失的数据点。
例如，可以使用最近邻插补、均值插补或回归插补等方法。
这种方法可以更好地利用数据集中的信息，但仍然可能存在一定的偏差。
4. 回归填补缺失值回归填补是一种基于统计学的方法，其基本思想是，通过已有的数据和变量之间的关系，来预测缺失的数据点。
例如，可以使用线性回归或多重回归等方法来预测缺失值。
这种方法可以更好地处理复杂的数据关系，但需要有一定的统计学知识。
5. 机器学习填补缺失值机器学习填补是一种基于人工智能的方法，其基本思想是，通过机器学习算法来自动填补缺失的数据点。
例如，可以使用聚类、决策树或神经网络等方法来预测缺失值。
这种方法可以更好地处理大规模和复杂的数据集，但需要有一定的计算机科学知识。
在实际应用中，选择哪种方法取决于数据的性质、目标和实际情况。
一般来说，删除和填充方法适用于简单和较小规模的数据集，而插补、回归和机器学习填补方法适用于复杂和较大规模的数据集。
无论采用哪种方法，都需要注意方法的局限性和可能存在的偏差。
数据清洗中处理缺失值的四种方法
数据清洗中处理缺失值的四种方法数据清洗是数据分析的重要环节之一，而处理缺失值是数据清洗过程中的关键步骤。
在实际应用中，由于各种原因，数据中经常会存在缺失值。
缺失值的存在会影响数据的准确性和可靠性，因此需要采取相应的方法来处理这些缺失值。
下面将介绍四种常用的处理缺失值的方法。
1.删除缺失值删除缺失值是最简单的处理方法之一。
当数据缺失的样本非常少时，直接删除缺失值可以保持数据的完整性。
但当数据样本中缺失值比例较高时，删除缺失值可能会导致数据量减少，进而影响数据分析结果的准确性。
因此，在使用该方法时需要仔细考虑缺失值的比例和对后续分析的影响。
2.插补缺失值插补是一种常见的缺失值处理方法，其目的是通过推断未观察到的变量值，并将其填充到数据中。
常见的插补方法包括均值插补、中位数插补、众数插补等。
具体选择哪种插补方法，取决于数据类型和缺失模式。
例如，对于连续型数据可以使用均值插补，对于离散型数据可以使用众数插补。
插补方法的优劣取决于数据的分布情况和可行性。
3.根据规则填充缺失值有时，可以根据数据之间的关系推断出缺失值，并根据一定的规则进行填充。
例如，对于时间序列数据，可以通过线性插值、前向填充或后向填充等方法来填充缺失值。
这些方法基于时间序列数据的连续性，通过利用前后观测值之间的关系来填充缺失值。
当数据之间存在明显的顺序关系时，使用这些方法可以获得较好的效果。
4.使用模型进行填充与插补方法不同，使用模型进行填充可以更好地利用数据之间的关系。
根据已有的数据，通过构建合适的模型来预测缺失值。
例如，可以使用线性回归模型、决策树模型或深度学习模型等。
模型的选择取决于特定问题和数据的性质。
使用模型进行填充的优点是可以利用更多的信息，并且可以更好地还原数据的内在结构。
在选择缺失值处理方法时，需要综合考虑数据缺失的原因、数据类型和缺失模式等因素。
此外，应根据具体问题的要求，选择最合适的处理方法。
在进行缺失值处理时，必须保持数据的可靠性和准确性，以确保后续数据分析的可行性。
九种常用缺失值插补方法的比较
九种常用缺失值插补方法的比较
数据集中缺失值的存在是一个常见但难于处理的问题,它会增大统计分析的复杂性和难度,导致分析结果的偏倚,降低统计工作的效率。
虽然事前预防是避免缺失值最简单有效的方法,但是由于种种常规原因和现实条件,事前预防并不能完善地解决问题。
因此,对缺失值的事后处理显得尤为重要,也越来越受到研究者们的高度重视。
常见的缺失值的处理方法主要有直接删除法和数据插补法两种,鉴于直接删除法会导致数据信息的再次损失,所以本文主要从数据插补方面入手,先对统计学中常用的九种缺失值的插补方法——均值插补、随机插补、回归插补、多重插补、k最近邻插补、决策树插补、支持向量机插补和神经网络插补等方法的插补原理作了介绍;接着按数据量从小到大的顺序选取3个数据集salary、iris和Airfoil,以10%的样本量缺失率,在R中按单个变量随机缺失和多个变量随机缺失两种模式生成相应的缺失数据集(这里随机缺失的含义是将其中随机抽取的10%的数据替换为缺失值),然后用上述九种插补方法对两种缺失模式的数据集进行插补。
为评价和比较各种插补方法的插补效果,本文从两方面进行比较:(1)从数据插补误差的角度,把单个变量缺失模式下的3个数据集的九种插补方法生成的诸插补值与对应的数据真值(随机缺失前)进行比较,计算对应的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE),按这两个指标的大小评价比较这九种插补方法的优劣。
(2)从模型的角度,用缺失前的完整数据集和先缺失再插补后的诸数据集各自建立多元线性回归模型,估计相应的回归系数(向量),计算出相应的判定系数,再进行比较和评价。
最后指出了各插补方法的特点和异同,对本文的研究结果进行归纳总结,并
说明有待改进之处和可以进一步研究的内容。
简述缺失值处理方法
简述缺失值处理方法
缺失值是数据集中某些变量或观察值缺失的情况。
缺失值处理方法可以根据缺失值的种类和数据集的特点进行选择。
以下是一些常见的缺失值处理方法：
1. 删除法：直接将包含缺失值的观察值或变量删除。
这种方法适用于缺失值很少的情况，以确保数据集的完整性和准确性。
2. 插补法：通过某种方式填补缺失值，使得数据集中不再存在缺失值。
常见的插补方法有：
- 均值插补：用缺失变量的均值代替缺失值。
- 中位数插补：用缺失变量的中位数代替缺失值。
- 众数插补：用缺失变量的众数代替缺失值。
- 回归插补：通过回归模型预测缺失变量的值。
- 多重插补：通过生成多个完整的数据集，并利用统计模型来填补缺失值。
3. 分类法：将缺失值视为一个独立的类别，将其作为新的类别添加到数据集中。
这种方法适用于缺失值的原因与数据本身无关，且缺失的信息具有独特的意义。
4. 无效法：将包含缺失值的观察值或变量标记为无效，不添加到分析中。
这种方法适用于没有足够样本数量来补充缺失值的情况。
需要注意的是，在任何处理缺失值的方法中，都应该对处理后的数据进行检查和验证，以确保处理的有效性和准确性。
python对空缺值填补方法(汇总)
python对空缺值填补方法（汇总）在Python中，对于数据分析和预处理，经常会遇到数据中存在空缺值的情况。
空缺值的存在会对数据的分析和建模产生影响，因此需要对空缺值进行填补。
本文将介绍Python中常用的空缺值填补方法，包括删除、插值、常数填充、回归填充、随机森林填充以及通过机器学习算法进行填充。
下面是对空缺值的填补方法的详细介绍：1.删除：- 删除包含空缺值的行：如果数据集中存在很多缺失值，可以选择直接删除包含空缺值的行。
使用pandas的dropna(函数可以实现删除操作。
- 删除包含空缺值的列：如果其中一列中的缺失值超过阈值，也可以选择删除该列。
使用pandas的drop(函数可以删除指定列。
2.插值：- 线性插值：对于连续型数据，可以使用线性插值方法填补空缺值。
使用pandas的interpolate(函数可以实现线性插值。
- 拉格朗日插值：对于非线性关系的数据，可以使用拉格朗日插值方法填补空缺值。
使用scipy库的lagrange(函数可以实现拉格朗日插值。
3.常数填充：- 常数填充：可以使用一些特定的数值（如0、平均值、中位数等）来填补空缺值。
使用pandas的fillna(函数可以实现常数填充。
4.回归填充：- 线性回归填充：可以使用线性回归模型来预测缺失值，并进行填充。
使用sklearn库的LinearRegression(函数可以实现线性回归填充。
- 多重回归填充：对于多个特征之间存在相关性的数据，可以使用多重回归模型来预测缺失值。
使用sklearn库的MultipleImputer(函数可以实现多重回归填充。
5.随机森林填充：- 随机森林填充：可以使用随机森林模型来预测缺失值，并进行填充。
使用sklearn库的RandomForestRegressor(函数可以实现随机森林填充。
6.机器学习填充：- K近邻填充：可以使用K近邻模型来预测缺失值，并进行填充。
使用sklearn库的KNeighborsRegressor(函数可以实现K近邻填充。
残缺点云补全方法
残缺点云补全方法
残缺点云补全的方法主要有以下几种：
1. 基于单视角的点云补全：当只有一个观察视角时，可以利用先验知识和推理来生成并补全完整的三维几何形状。
这种方法通常需要训练数据集来训练模型，并使用测试数据集来检验模型的性能。
2. 基于双视角的点云配准：如果有两个互有重叠的残缺观察视角，可以通过优化和配准的方法逐步实现三维重建。
训练数据集用于训练模型，测试数据集用于检验模型性能，最后提交额外测试集上预测的相对变换结果。
3. ShapeInversion：这是一种基于生成对抗网络（GAN）的反演方法，用于三维形状完成。
这种方法解决了由于3D数据的本质而带来的内在挑战，充分利用预先训练过的GAN捕获的先验信息。
这些方法各有特点，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的方法。
大数据处理中,对于缺失数据的处理方法
大数据处理中,对于缺失数据的处理方法
在大数据处理中,缺失数据是一种常见的问题,可能会导致数据
分析结果不准确。
以下是一些处理缺失数据的处理方法:
1. 缺失值处理:对于缺失数据,可以使用插值法、删除法或替换法来处理。
其中,插入法适用于数据量较小且数据分布较均匀的情况,删除法适用于数据量较大且数据分布不规则的情况,替换法适用于数据量较小且数据分布较均匀的情况。
2. 数据聚合:通过数据聚合技术,可以将缺失数据汇总到整张数据表中,从而得到完整的数据分析结果。
数据聚合技术可以根据不同的维度和条件进行计算,例如时间、地理位置、人口统计数据等。
3. 异常值处理:对于缺失数据中的异常值,可以使用逻辑回归等方法进行预测或分类。
逻辑回归是一种用于预测连续型数据的机器学习算法,它可以将缺失值视为连续值,并使用其他特征进行预测或分类。
4. 可视化分析:通过可视化分析,可以更直观地了解数据中的缺失值和分布情况。
可以使用柱状图、折线图、饼图等多种图表对数据进行可视化分析,以便更好地理解数据。
5. 模型修正:如果模型的输出与实际值相差较大,可以考虑使用缺失数据进行修正。
例如,可以使用插值法或替换法来修正模型结果。
缺失数据的处理方法取决于数据的具体情况,需要根据具体情况选择最合适的处理方法。
同时,在进行缺失数据处理时,需要考虑到数据质量、数据分析结果的准确性和模型的稳定性等因素。
数据预处理中缺失值处理方法
数据预处理中缺失值处理方法缺失值处理在数据预处理中非常重要，因为现实中的数据总是存在缺失的情况。
如果缺失值不处理，会影响模型的精度，甚至可能导致模型的失效。
在进行数据预处理时，缺失值处理是必不可缺的一步。
本文将介绍10种常见的缺失值处理方法，并对每种方法进行详细展开描述。
1. 删除缺失值这是最简单的缺失值处理方法。
当数据集中的某个条目存在缺失时，可以直接将该条目删除。
这种方法可以避免对数据的干扰，但对于缺失值较多的数据集，可能会导致数据集的样本量大幅度减少，进而可能影响到模型的预测能力。
2. 用均值填充这是一种常用的缺失值处理方法。
该方法将缺失值用该列数据的均值替代。
这种方法相对简单，适用于数据缺失的比例较小而且数据集不存在明显的趋势。
3. 用中位数填充中位数填充与均值填充类似，但其使用的是该列数据的中位数替代缺失值。
该方法对于数据分布比较偏态的情况比均值填充更加适用。
4. 用众数填充该方法使用该列数据的众数替代缺失值。
与均值填充和中位数填充相比，众数填充更适用于分类数据，如性别、颜色等变量。
5. 前向填充该方法使用该列数据的前一个值来填充缺失值。
该方法对于时间序列数据比较适用。
但需要注意的是，该方法只能填充不超过两个连续的缺失值。
6. 后向填充该方法使用该列数据的后一个值来填充缺失值。
与前向填充类似，该方法只适用于时间序列数据，并且只能填充不超过两个连续的缺失值。
7. 插值法填充该方法使用数据中已有的值来计算缺失值。
插值算法根据已有的数据点计算新的数据点。
最常用的插值算法包括线性插值、样条插值和多项式插值等。
8. KNN填充该方法利用K最近邻算法来填充缺失值。
该算法计算缺失值周围的K个最近邻数据点的平均值，并将其作为缺失值的填充值。
9. RNN填充递归神经网络（RNN）可以处理具有时间序列关系的数据，并在该序列中填充缺失值。
RNN算法可以学习序列中的模式，并在模型中自动生成新数据。
10. 矩阵分解填充该方法使用矩阵分解算法来预测缺失值并填充。
张量表达下的多模态交通缺失数据补全算法
小型微型计算机系统J o u r n a l o f C h i n e s e C o m p u t e r S y s t e m s 2021年1月第1期 V o l.42 No. 12021张量表达下的多模态交通缺失数据补全算法胡雪，彭敦陆(上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海2_3)E-mail ：***************.cn摘要：来自多源感知设备所采集的多模态交通数据，由于探测设备、网络、数据传输等错误往往存在丢失.交通数据的缺失对 交通网络智能规划、避免拥堵等会产生重大的负面影响.同时，来自于不同平台数据的编码方式、标识存在差异，很大程度上影 响了交通数据的利用.基于此，本文针对交通监控视频与车流量探测数据，结合张量理论，建立了用以描述多模态交通数据的张 量模型，并提出 了基于 T u c k e r-C r o s s o v e r的多模态数据补全算法（T u c k e r-C r o s s o v e r b a s e d M u l t i m o d a l D a t a I m p u t a t i o n A l g o r i t h m, TCMD-IA)，用于多模态交通缺失数据的补全.该方法利用T u c k e r分解后不同阶的因子矩阵和核矩阵进行相关性融合，从而提 高缺失值估计效果.在真实交通数据集上的实验表明，TCMD-IA的多模态交通缺失数据补全效果优于其他方法，且具有较好的 鲁棒性.关键词：张量;多模态交通数据;T CM D-IA;缺失数据中图分类号：TP311 文献标识码:A文章编号：1000-1220(2021)014105~06Imputation Algorithm for Multimodal Missing Traffic Data Based on TensorHU Xue.PENG D u n-l u(Schcx)l of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)Abstract：M u l t i-m c x l a l t r a f f i c d a t a c o l l e c t e d f r o m m u l t i-s o u r c e s e n s i n g e q u i p m e n t s a r e o f t e n l o s t d u e t o e r r o r s i n d e t e c t i n g e q u i p m e n t s, n e t w o r k a n d d a t a t r a n s m i s s i o n.T h e i n c o m p l e t e n e s s o f t r a f f i c d a t a w i l l h a v e a n e g a t i v e i m p a c t o n t h e i n t e l l i g e n t p l a n n i n g o f t h e t r a f f i c n e t w o r k a n d t h e a v o i d a n c e o f c o n g e s t i o n.A t t h e s a m e t i m e,t h e r e a r e d i f f e r e n c e s i n t h e e n c o d i n g a n d m a r k i n g o f d a t a f r o m d i f f e r e n t p l a t f o r m s,w h i c h g r e a t l y a f f e c t t h e u t i l i z a t i o n o f t r a f f i c d a t a.B a s e d o n t h i s,t h i s p a p e r p r o v i d e s a t e n s o r m o d e l t o d e s c r i b e m u l t i-m o d a l t r a f f i c d a t a b a s e d o n t r a f f i c s u r v e i l l a n c e v i d e o a n d v e h i c l e-f l o w d e t e c t i o n d a t a.B e s i d e s,we p r o p o s e a T u c k e r-C r o s s o v e r b a s e d M u l t i-m c x l a l D a t a I m p u t a t i o n A l g o r i t h m (T CM D-IA)f o r t h e c o m p l e t i o n o f m u l t i-m o d a l m i s s i n g t r a f f i c d a t a.T h i s m e t h o d f u s e s t h e f a c t o r m a t r i x a n d c o r e m a t r i x o f d i f f e r e n t o r d e r,t h e c o m p o n e n t s o f T u c k e r d e c o m p o s i t i o n,t o i m p r o v e t h e e f f e c t o f m i s s i n g v a l u e e s t i m a t i o n.E x p e r i m e n t s o n r e a l t r a f f i c d a t a s e t s s h o w t h a t TCMD-IA c a n b e t t e r c o m p l e t e t h e m i s s i n g d a t a o f m u l t i-m o d a l t r a f f i c a n d h a s g o o d r o-b u s t n e s s t h a n o t h e r m e t h o d s.Key words：t e n s o r；m u l t i m o d a l t r a f f i c d a t a；TCMD-IA；m i s s i n g d a t ai引言近年来，汽车数量的快速增长导致道路拥挤现象越来越 严重，对交通管理的智能化迫在眉睫.行车数据是进行智能交 通网络规划、避免拥堵等应用的基础，完整的数据有利于提取 有价值的交通信息.然而，实际采集的真实数据，由于检测器 故障、通信处理错误等各种因素,往往使得来自多源感知设备 的交通数据产生丢失的情况，甚至在一些情况下非常普遍[u.同时，高速公路摄像头（监控视频、图像等）、流量检测 器等所采集的多模态交通数据，其编码方式、语义、标识存在 差异，导致了信息无法融合,形成一个个信息孤岛.如何髙效 地实现多模态交通数据缺失值补全具有明显的现实应用意 义.国内外学者提出了许多交通数据缺失的补全方法.研究 人员最初将历史（最近邻）归责方法[2]应用到交通数据补全上.随后基于主成分分析提出了大量数据补全方法，如贝叶斯 主成分分析(B P C A)[3]和概率主成分分析法(P P C A).作为 一种能够综合表达数据的工具,近年来张量在数据处理领域 中快速发展，尤其是在交通数据处理和挖掘领域应用越来越 广.Acar[5]等人提出了用加权优化的C P分解（C P-W O P T)处 理缺失值，通过实验验证具有很好的性能.尽管在单一数据源时具有较好的表现，但这些方法没有 对多模态数据集合进行缺失数据补全的进一步研究.基于此，本文针对交通监控视频（非结构化数据）与车流量探测数据 (结构化数据），建立了用以描述多模态交通数据的张量模型，同时提出了基于Tucker-Crossovei■的多模态数据补全算法 (Tucker-Crossover based Multimodal Data Imputation Algo- rithm,TCM D-IA).该方法融合了非结构化与结构化数据，通 过张量对不同类型的数据进行统一表达，并改进Tucker分解 所得的因子矩阵，将其与另一阶上所得的核矩阵进行特征融收稿日期:2020*01>05收修改稿日期:202(M)l-22基金项目：国家自然科学基金项目（6177；2342,617〇3278)资助.作者简介：胡雪，女，1994年生，硕士研究生，研究方向为自然语言处理及数据融合;彭敦陆，男，1974年生，博士，教授,C C F会员，研究方向为大数据管理、W eb数据 管理、机器学习和自然语言处理.106小型微型计算机系统2021 年合，从而进一步提高数据补全的准确性.结合真实的多模态交 通数据集实验，结果证明TCMD-IA对于多模态缺失数据的 补全效果优于其他方法，且鲁棒性好.论文其余部分的组织如下:第2部分介绍近年来交通数 据缺失值估计的研究结果;第3部分给出本文所用符号的含 义、张量理论基础、多模态交通数据及问题定义;第4部分给 出多模态交通数据的表达和本文提出的基于T u c k e r-C r o s s-o v e i■的多模态数据补全算法(T CM D-IA);第5部分在真实数 据集上进行实验，对所提算法进行有效性验证;第6部分给出 论文的结论.2相关工作过去几十年中，学者们提出了各种补全算法已经被应用 到缺失值补全中.历史（最近邻）归责方法[2]通常用邻近几天 同一时间、地点的已知数据，通过取平均值等简单操作进行填 补.Qu[M1等人提出了 BPCA和PPCA,综合考虑了交通数据 的日周期性和区间变化,是解决交通流量数据估计的经典方 法,并通过实验证明了其有效性.L i u[6]等人首次提出了一种 基于迹范数最小化的张量补全方法（HaLRTC).他们推广了 矩阵迹范数并定义了张量跟踪范数，从而将张量补全问题表 示为一个凸优化问题.Z h a o m提出了一种基于分布式减法聚 类的数据填充方法,通过利用云计算技术优化聚类算法，根据 聚类结果和加权距离进行填充.Han[8]等人提出了一种基于 不完备集的双向聚类的算法，通过双聚类的完美簇的特性来 构造属性差异矩阵，保存了对象之间的最大相似属性集，进而 以双聚类的结果对缺失数据迸行填补.〇[9]等人使用同类簇 的均值对不完备数据进行预填充，通过形成初始完备数据集，进一步对数据集聚类，并运用同类簇的均值修正初始充填值.在交通数据分析上,Tan[l°]等人提出了多模式关联张量 模型，将交通数据分为链路、周、天、小时4个不同模式，构建 了四阶张量交通数据表达模型.并提出了基于T u c k e r分解的 流量数据注人方法（TDI)，用于处理缺失数据的问题.该方法 在保留矩阵模型优点的基础上，更好地挖掘了交通数据的潜 在相关性.A s i f m]等人通过提取大型路网中常见的交通模式 来估计缺失值，采用定点连续的近似奇异值分解、正则多进分 解、最小二乘和变分贝叶斯主成分分析，提出了多种基于矩阵 和张量的交通数据补全方法.Chen[l2]等人将贝叶斯概率矩阵 分解模型推广到高阶张量，并将其应用于时空交通数据的输 人任务，通过大量实验探讨了不同的数据表示方式对归责性 能的影响.L i n[l3]等人提出了一种基于张量分解的张量补全 算法，并在算法中引人了时空正则化约束，提高了算法的补全 性能，该算法利用该代数框架对交通数据的缺失进行处理效 率更高.目前交通数据的补全研究绝大多数是针对结构化数据，对于多模态交通数据的研究相对较少,而多源的异构数据进 行融合处理对于交通数据的利用十分重要.因此，在本项研究 中，我们提出了 TCMD-IA方法,对结构化和非结构化两种类 型的数据缺失值进行补全.该方法通过构造合适的三阶张量 来表达包含时空信息的多模态交通数据，结合T u ck er分解，对其进行最小二乘法分解所得的因子矩阵与核矩阵进行交叉 相乘，融合了不同阶之间的潜在相关信息，从而提髙对缺失数据的补全效果，通过实验证明该方法的估计效果优于其他方 法，且具有较好的鲁棒性.3准备工作本节主要介绍多模态交通数据，并且给出下文所需张量 理论基础、多模态交通数据知识,同时定义了如何对缺失数据 进行补全.3. 1节给出所需张量理论基础.3. 2节介绍了多模 态交通数据.3. 3定义了本文所研究的问题.文章用到的符号 以及其所代表的含义见表1.表1文章中所用符号其含义T a b l e 1E x p l a n a t i o n o f w o r d s u s e d i n p a p e r名称含义x，x，X，D(常数，向量，矩阵，张量T(^,n)张量n-M ode展开函数X n张量与矩阵的n阶模乘a数据集合mod取余操作A评价指标，如RM SE,R-square,ER等ti n)第n个缺失数据4”）第n个缺失数据估计值3.1张置理论基础矩阵乘积:给定矩阵A e R m和矩阵B e R,我们称C和B的乘积，用A B表示，其第（i,k)项如公式 (1)所示.当A的列数与B的行数相同时，矩阵乘积才有意 义.心=⑴n-M o d e展开:对于张量R h+ 4,从指定的第n阶 上进行切割得到若干数据切片，其中1矣n矣r.将得到的切片 以1…为行，按顺序展开合并成矩阵，我们将这一过程称为张 量的n-M o d e展开.本文用r(«，n)表示张量在第n阶的展开 矩阵,如公式(2)所示：X= r(£V,n)g R ln，<n k=i.k»<n lk(2) n阶模乘:给定张量W_'_4和矩阵先将张量》在第n阶上进行n-Mode展开,然后将M与展开得 到的矩阵相乘得到矩阵乘积，最后将得到的矩阵在第n阶上 重建张量,表达式如公式(3)所示：C<X…M e R…1r(3)图1T u c k e r分解F i g. 1T u c k e r d e c o m p o s i t i o nT u c k e r:以三阶张量久e R W l3为例，如图1所示，将久 分解为一个核张量今和3个因子矩阵U,e R ||><、1；2£111^4,1]3曰》131<、核张量乡包含了不同阶之间 的潜在相关性，因子矩阵U,，U2,U3可以理解为张量模型在 各个阶的主成分，他们通常是两两正交的，三阶张量的T u c k er胡雪等:张量表达下的多模态交通缺失数据补全算法107视规-^19191非结构化数据交通蓝授数据、G P s g j g ^l 结构化数据图2多模态交通数据Fig . 2 Multimodal traffic data数据融合技术已在多传感器环境中广泛应用，目的是通 过使用多源数据来获得较高的可靠性.但由于各种传感器的 特点以及数据类型的差异，以更小的代价获取更髙质量的信 息并不是一件简单的事情.在过去的十几年中,学者们对数据 融合做了较多的研究，主要包括信息融合的方法、结构、层次 以及信息的表示和转换.但对于多模态交通数据的融合目前 的研究本不是很多.本文针对非结构化（道路监控视频）和结 构化（车流量）两大类交通数据,进行张量建模，并对其所包 含的缺失数据进行补全.3.3问题定义结合上文提出的多模态交通数据张量模型，我们分别用 R 表示完整数据和缺失权重张量.便于分析，我们将分成实验数据和检验数据两部分实验数据（即缺失 数据)用于验证缺失值估计的误差，用％,,B.a =〇表示.已知 数据用用T V e 』=1表示，所有已知数据的集合用f t 表示，如公式(5)所示：f 1，史il,i 2,a e 〇 !•〇,少il.i2，i3 隹 Q我们可以根据得到包含缺失的实验数据集表达如公式(6)所示：(5)1期分解表达式如公式(4)所示：x 2U 2 x 3U 3或3E L ：!：：•, E ：：,久(4)3.2多模态交通数据生活中，交通数据的完整性对于进一步数据分析、智能交通的优化等具有十分重要的作用，如图2所示.随着技术的发 展，我们收集交通数据的方法也越来越多,道路监控数据、流 量检测、GPS 定位等设备都收集了成千上万的数据.这些数据 由于来源的不同，导致了他们的编码方式、语义的差异，构成 了信息孤岛.但来自于不同平台的异构数据，往往存在着相关 性.例如对于同一路口的监控录像和车流量对于该路段的实 时车况有着很髙的价值，同时经过该路段的GPS 数据对于我 们交通规划也有很大的帮助.因此，将不同类型的交通数据通 过特定的方法，本文采用张量进行融合后，将原本无法交互的 信息进行统一映射，便于后续进一步挖掘交通信息的相关性, 提高交通数据的利用率，这一过程对于智能交通规划、拥塞避 免、智慧城市有着很大的意义.交|驚据@通网络规@ (拥！苎免)(智慧城市)^11,12,0 = ^1,12,13^1,12,13(6)多模态交通数据张量化后,估计缺失数据可以视为一个张量补全问题，其目标是通过张量分解对缺失值进行估计，并 且使估计值尽可能地接近真实值.用久表示填充后的数据 集，那么，我们可以用公式(7)来表示目标函数：min | <P-<x\,s. t. €P a =3fn (7)4 T C M D -I A4.1多模态交通数据的表达结合交通数据，本文针对两种不同类型的数据进行缺失 值估计:1)非结构化数据，主要包含道路监控视频;2)结构 化数据，主要针对车流量检测数据.交通监控视频主要包括视 频帧、分辨率、色彩空间等特征.其中分辨率由像素宽和高组 成,色彩空间可用RGB 表示.又可利用灰度值将三维RGB 转 化为一维灰度值.转化公式如公式(8)所示：Gray = 0.299Red + 0. 587Green +0.114Blue (8)因此，视频数据可用三阶张量表示，其中 Iw ,表示水平像素点,IH ，表示垂直像素点,Ire 表示视频帧数，对 应的数据为该像素点的灰度值.车流量检测数据通过道路检测设备采集，每间隔一段时 间收集通过车辆数目，可根据不同时间间隔分成不同的时间片数据.根据文献[14]中提出车流量信息以天和周为时间切 割单位时具有一定的循环性和相关性，因此本文构造R来表达车流量数据，其中I x ]表示一天中测试车流量 次数，ID A 表示按天为单位划分,IW E 表示按周为单位划分，对应的每个单元数据为车流量.得到上述两种不同类型的交通数据张量模型后，我们观 察可知，视频数据的水平和垂直像素维数是固定的，帧数可随 着监控时长增加.同时，车流量数据划分之后，每天的测试次 数与每周的天数是固定的，测试的周数是可增加的.即a ,7 第一、二阶上的维度是不变的，第三阶的维度会随着时间的增 加而变大.基于此，我们将上述两种不同类型数据映射到同一 张量P 中,在第一阶上取口，7维度之和，对其进行叠加映射. 在第二阶上取对应维度的较大值，较小张量的对应缺失 数据置空第三阶的维数取决于时间长短.得到融合了结构化 与非结构化数据统一表达张量A4.2基于T u c k e r -C r o s s o v e i •的多模态数据补全算法上节我们已经将两种不同类型的交通数据统一映射到张 量空间中，本节我们将重点介绍Tucker-Crossover 模型，并将 其应用到多模态张量表达下的交通数据补全上，并提出基于 Tucker-Crossover 的多模态交通数据补全算法（TCMD-IA ). 该方法利用了最小二乘法Tucker 分解，计算三阶张量模型的 核张量和各阶的因子矩阵.并提取核矩阵与另一阶的因子矩 阵进行交叉相乘，将各阶的潜在相关性融合到因子矩阵中，使 其更具有特征性，增加了缺失数据补全的准确性.结合前文定义的P 和构造包含缺失的多模态交通数 据集M e R h 4xl 3,通过最小二乘法的Tucker 选取合适的初始 核张量将张量进行n -Mode 展开后与初始因子 矩阵相乘，计算该次迭代的特征值与特征向量，排序后选取前 n 个特征值所对应特征向量作为因子矩阵组成.迭代至收敛, 可以得到最终的核张量S 和因子矩阵U ,，即算法1中的F ,.脏数据处理108小型微型计算机系统2021 年Ft e R''xL',where t = 1,2,3(9)核张量s表达了各阶上数据之间的潜在相关性，因子矩阵则代表着各阶的主要特征.针对不同的数据，核张量不同.为了进一步利用各阶之间的潜在相关性，本文定义了核张量 在第t阶的特征矩阵为核矩阵C,.C, e R L'xL', where / = 1,2,3 (10)为了更好地利用各阶之间的潜在相关性，我们将因子矩 阵F,与下一阶的核矩阵C,进行交叉相乘,得到特征矩阵R,,最后结合T u c k e r进行张量的重建，得到的:V为补全缺失值后 的完整数据集.该操作再次利用不同阶之间的潜在相关性，将 阶之间的特征融合到特征矩阵中，从而提高了算法对于数据 补全的准确性.R,= F,Ck,w h e r e k= (t+ 1)mod3 (11)D( = s x,R,x2R2x3R3(12) TCMD-IA的伪代码如算法1所示.算法第1行通过缺失 权重张量w构造了包含缺失的实验数据集如公式（6)所 示第2.12行为最小二乘法的T u ck er分解，通过迭代将实验 数据集分解成核张量S和因子矩阵F,两部分.第13-18行构 造了核矩阵C,，将因子矩阵与下一阶的核矩阵进行信息融合,计算特征矩阵R,.第19行重建完整张量可视为补全后的数据集.第20-22行，通过不同的评价指标对缺失值补全效 果进行估计.算法1.基于T u c k e r-C r o s s o v e r的多模态交通数据补全算法输入:包含完整数据和缺失权重张量史，R卩*〜和最大迭代次数m a x l t e r a t e输出：补全评价指标A1.^h—(!P,nv)；#通过最小二乘法Tucker分解构建核张量与因子矩阵2. Initial U；3. For iterate i in 1： maxlterate do4. For order n in 1 ：3 do5. <u = ttm(〇?,U,-n)；6. U| n| = nvecsC'W.n)；7. End For8. c = ttm(T^,U,n)；9. End For10. Ttensor = ttensor( <J,U)；11. N = ndims(〇;#计算核张量各阶维数12. B = Ttensor. C\13. For order t in 1：3 do14. Ft= A Ttensor. U t#因子矩阵15. Ct=Ft(l:N U|核矩阵16. k = (t + 1) mod 3 ；17. R,=F,C k;#特征矩阵18. End For19. a = B x丨R丨x2R2x3R3;#重构张量20. For missing i tem in ^do21. A =Eval(iP,£X,);22.End for5实验分析5.1数据来源实验道路监控视频与车流量数据采集于上海市杨浦区某 路段.车流量数据选取的时间节点为2019年9月1日-2019 年9月30日，每天的13点-21点，以1分钟为单位采集通过 车辆数，共14,400条数据.道路监控视频像素656 * 656,共 650 帧.5.2评价指标实验采用均方根误差（R o o t Mean S q u a r e d E r r o r，RMSE)作为数据补全误差准则，如公式（13)所示.其中，N为缺失数 据的数量,表示第n个缺失数据表示第n个缺失数 据的估计值.从公式可知，当R M S E的值越小，说明估计的数 据与真实值之间的误差越小，数据补全效果越好.RMSE =N(13)确定系数（R-s q u a r e)通过数据变化来评估拟合的好坏，其取值范围为[0,1]，越接近1表示拟合效果越好.其中，&为已知数据的平均值.表达式如公式（14)所示：R-square =I I,S：=,(^-o2(14)错误率(E r r o r R a t i o,ER)用来度量估计后张量项的恢复 误差，其表达式如公式（15)所示，值域为[0,1],值越接近0 表示数据补全的效果越接近真实值./I:,W))2(15) 5.3实验结果与分析实验1.核张量大小对实验结果影响实验通过设置核张量在各个阶上维数的不同，探究了核张 量大小对缺失数据估计的影响.本节根据核张量各阶维数的比 例,选取了[50 ~ 300,50 ~ 200,50 - 70]的取值范围，通过随机 组合共设置了 12组不同大小的核张量来探究核张量对缺失数 据估计效果的影响，如表2所示.图3给出不同核张量大小对表2核张量表Table 2Core tensor table标号核张量C1[50,50,50]C2[100,50,50]C3[200,50,50]C4[300,50,50]C5[100,100,50]C6[100,200,40]C7[200,100,30]C8[100,200,60]C9[300,200,60]C10[200,200,50]C11[200,200,60]C12[200,200,70]缺失数据的补全效果R M S E折线对比图.从图中可以看出，C1-C4的R M S E较大,保持在112.3左右.随着第二阶维数的胡雪等:张量表达下的多模态交通缺失数据补全算法109 1期增加，C5-C8的R M S E下降至110附近.C9-C12四组的R MS E相对较小，且C10所包含的数据最少.因此，在后续实 验中，我们选取C10所对应的核张量大小,g卩[200,200,50].113「—<(N m rf«0'〇r^-00〇N〇—C S核张量图3核张量对补全效果影响F i g.3 E f f e c t s o f c o r e t e n s o r o n c o m p l e t i o n实验2.与其他缺失值填充方法的比较在实验1的基础上，我们确定了核张量的大小，本节实验 目的在于验证T CM D-IA算法对于多模态交通数据的补全. 在RMSE.R-s q u a r e和E R的评价标准下,对比了平均值方法、最大期望法[l5]、_、HaLRTC、多源数据修正模型w和T-CURE[n)6种不同的数据补全方法.其中，前4种方法为传统 缺失值补全方法，多源数据修正模型，本文记为M j，为多源 数据关联补全方法，T-C U R E为基于张量的补全方法.根据 本文所设定的多模态交通数据补全场景，我们对上述部分补 全方法进行了重新定义.其中，平均值方法将缺失数据在第三 阶的前后各K个维度数据的平均值作为估计值.假设当前缺失数据为M,.b.。
数据清洗与整理中的缺失值填补与插值技术解析(四)
数据清洗与整理中的缺失值填补与插值技术解析在数据分析中，缺失值是一个常见而重要的问题。
缺失值的存在会对数据的准确性和可靠性产生负面影响，因此需要进行缺失值填补来保证分析结果的可靠性。
在数据清洗与整理的过程中，有多种技术可以用来填补缺失值，其中包括插值技术。
本文将对这些技术进行解析。
首先，我们需要了解缺失值的类型。
缺失值可以分为完全随机缺失、无偏随机缺失和有偏随机缺失。
完全随机缺失是指缺失值的发生与其它变量无关；无偏随机缺失是指填补后不会对分析结果产生系统性偏差；有偏随机缺失是指填补后可能对分析结果产生系统性偏差。
对于不同类型的缺失值，我们需要采用不同的填补方法。
一种常见的填补方法是均值填补。
均值填补是指使用该变量的均值来替代缺失值。
这种方法适用于连续型变量的无偏随机缺失。
然而，这种方法的局限性在于可能会模糊数据的分布特征，从而对分析结果产生偏差。
另一种常见的填补方法是中位数填补。
中位数填补与均值填补类似，但使用的是中位数替代缺失值。
这种方法适用于有偏随机缺失的连续型变量，因为中位数对异常值的敏感性较低。
对于分类变量，常见的填补方法是众数填补。
众数填补的思想是使用最常出现的值替代缺失值。
这种方法适用于无偏随机缺失的分类变量。
然而，需要注意的是，在样本数量较少的情况下，使用众数填补可能会引入更多的不确定性。
除了上述传统的填补方法，插值技术也是一种常用的填补方法。
插值技术可以根据已有数据的分布情况，进行合理的预测和填补。
常见的插值方法包括线性插值、样条插值和多重插补。
线性插值是一种简单而广泛应用的插值方法。
该方法基于已有数据的线性关系进行填补。
具体来说，对于给定的两个已知数据点，线性插值通过直线的斜率来估计缺失值。
线性插值适用于具有线性趋势的数据，但对于非线性数据可能不太准确。
样条插值是一种通过拟合曲线来填补缺失值的方法。
该方法基于已有数据的光滑性进行填补。
具体来说，样条插值通过将数据拟合成一条光滑曲线，然后根据曲线上的点来估计缺失值。
缺失数据的多重插补方法
摘要：插补法是对缺失数据的调整方法，多重插补弥补了单一插补的缺陷，采用一系列可能的数据集来填充每一个缺失数据值，反映了缺失数据的不确定性。
本文介绍了多重插补程序的三种数据插补方法：回归预测法、倾向得分法和蒙特卡罗的马氏链方法，并且对多重插补的插补效果进行推断，指出多重插补存在的问题。
关键词：多重插补；缺失数据一、引言在数据处理和数据分析中经常会出现缺失数据（ｍｉｓｓｉｎｇｄａｔａ）或不完全数据（ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｄａｔａ），从抽样调查的角度，把这些数据归结为无回答数据集。
一般把无回答分为“单位无回答”和“项目无回答”。
“项目无回答”是指被调查单位虽然接受了调查，但只回答了其中的一部分而非全部的问题，或者对某些项目提供的资料是无用的。
对于“项目无回答”，如果重新调查来获得准确数据，会浪费大量的时间、人力和财力，是不现实的。
因此对“项目无回答”的弥补处理多采用插补法（ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ）。
插补法是指采取一定的方式为调查中的每一个缺失数据寻找一个合理的替补值插补到原缺失数据的位置上，对得到的“完全数据集”使用完全数据统计分析方法分析并进行统计推断的一种方法。
插补的目的并不是预测单个缺失值，而是预测缺失数据所服从的分布。
通过插补，一方面，填补了缺失数据的空白，使得原来有缺失数据的数据集成为一个完整数据集，弥补了统计分析的不便；另一方面，减少了由于数据缺失造成的估计量的偏差。
二、多重插补的提出迄今为止，学术界已提出并发展了３０多种插补方法。
在抽样调查中应用的主要是单一插补和多重插补。
单一插补指对每个缺失值，从其预测分布中抽取一个值填充缺失值后，使用标准的完全数据分析进行处理。
单一插补方法大致可以归为两类：随机插补和确定性插补，具体包括：均值插补、热卡插补、冷卡插补、回归插补和模型插补等。
但是单一插补假定好像缺失值在完全数据分析中是已知的，并未反映出位置缺失数据的预测的不确定性，容易扭曲变量关系，无法反映无回答模型的不确定性，并且参数估计的估计方差结果将是有偏的。
缺失值处理的现代方法
缺失值处理的现代方法前文：缺失值的机制和传统处理方法/s/blog_7fb03f7d01012j6p.html 传统的方法存在种种不足，新的方法也在不断发展，其中最为研究者推崇的方法为多重填补(Multiple Imputation, MI)和极大似然估计(Allison, 2003; Graham, 2009; Schafer & Graham, 2002)。
极大似然估计极大似然估计在处理缺失值数据时又称作全息极大似然估计(Full Information Maximum Likelihood, FIML)，意指使用所有观测变量的全部信息。
FIML同ML分析完整数据过程一样，只是在计算单个对数似然值时使用全部完整信息而不考虑缺失值（公示见，Enders, 2006, 2010）。
因此，ML处理缺失值并非使用替代值将缺失填补，而是使用已知信息采用迭代的方式估计参数。
FIML在MCAR和MAR 下产生无偏和有效的参数估计值。
当在非正态分布时，FIML需要使用同完整数据时的参数校正统计量（S-Bχ2等，见本章），Bootstrapping也是有效的策略之一。
FIML法包含辅助变量的分析使用Graham (2003)提出的饱和相关模型(Saturated Correlates)，即将辅助变量纳入模型中，同时允许辅助变量间、辅助变量与外生观测指标以及内生观测指标的测量误差相关。
假设第5章PTSD例子的数据存在缺失值，同时假定性别和年龄为辅助变量，表9-5给了使用FIML估计DSM三因子结构的Mplus 程序。
表9-5 FIML处理缺失值的Mplus语句多重插补法(Multiple Imputation, MI)该方法由Rubin(1987)最早提出，假设在数据随机缺失情况下，用两个或更多能反映数据本身概率分布的值来填补缺失值的方法。
一个完整的MI包含三步：数据填补(Imputation Phase)，计算(Analysis Phase)和汇总(Pooling Phase)。
gan数据补全方法
gan数据补全方法
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：生
成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
生成器的任务是生成新的数据样本，而判别器的任务是判断输入的数据样本是来自真实数据集还是生成器生成的。
在数据补全方面，GAN可以用于生成缺失的数据部分，以完善整个数据集。
具体来说，可以使用生成器来生成与原始数据集类似的数据样本，然后将这些样本与原始数据集合并，以获得更完整的数据集。
为了实现这一目标，可以使用各种GAN的变体，例如Conditional GAN、WGAN、BEGAN等。
这些变体可以通过不同的方式改进GAN的性能，例
如通过添加条件约束、使用不同的损失函数或调整网络结构等。
此外，还可以使用其他技术来改进GAN的数据补全效果，例如使用注意力
机制、使用不同的优化算法或调整生成器和判别器的架构等。
总之，GAN是一种强大的深度学习模型，可以用于数据补全任务。
通过不
断改进模型和算法，可以进一步提高数据补全的效果。
知识获取——数据补齐
2．知识获取2.1 数据补齐数据集的完备化是数据挖掘过程中必须解决的问题之一。
在处理故障数据时，常碰到某些对象描述的数据信息不完全，不精确甚至丢失的情况。
通常把这些不精确的、模糊的数据从系统或数据库中删除，使得可利用的信息库成为一个确定的、精确的知识库，但是这样处理的后果往往会导致大量的信息丢失，使结果失去应有的价值。
为了尽可能与原系统信息保持一致，对缺失的数据进行补齐是可行的办法。
由于缺失的属性参数值具有随机性和不确定性的特点，可以将这种数据库对象描述成随机集，利用随机集理论进行补齐。
2.1.1 算法思路将其余的属性值作为一个样本集合，计算它的概率分布函数，利用随机集理论的落影理论和概念，求取随机集的落影，利用随机集落影取最大值时的自变量的概率最大，从而将该自变量补到缺失的属性值中去。
2.1.2 算法描述根据随机集理论，随机集落影函数取最大值时自变量出现的概率最大，以此自变量作为缺失的飞机故障数据进行补齐，这在理论上是完全可行的。
在计算随机落影函数时，由于属性参数总体分布未知，用样本对总体分布进行非参数推断，可以采用直方图法和经验分布函数法。
由于经验分布函数法直接得到概率分布函数，因此，采用经验分布函数法确定概率分布。
故障样本数据中属性参数值是离散的，得到的分布函数是分段式的，而实际上这些属性参数是连续的，其概率分布和随机落影函数也是连续的。
因此，有必要将这些属性参数分段式的分布函数采用多项式回归方法进行拟合，得到连续型的随机落影函数。
基于随机集的数据补齐算法基本步骤如下：步骤1：数据标准化，诊断样本单一属性参数归一化，确定除缺失的样本数据外的其余样本数据集X，以及随机变量Δt=1-X的样本；步骤2：用经验分布函数法确定随机变量X、Δt的概率分布；步骤3：根据概率分布情况，用多项式回归方法拟合随机变量X、Δt的概率分布曲线；步骤4：根据随机变量X、Δt的连续型概率分布曲线，代入公式计算随机区间ξ(X，Δt)的落影函数μξ(t)；步骤5：采用牛顿迭代法计算随机落影函数的驻点，进而计算随机落影函数的最大值μmax(t)=max{μξ(t0)，…，μξ(tn)}，求出对应的自变量t，以t作为所缺失的值进行数据补齐。
OpenAI研究员谈半监督学习：数据不足情况下的学习方法
OpenAI研究员谈半监督学习：数据不足情况下的学习方法【专栏：前沿进展】随着为机器提供更多高质量的标签，监督学习模型的性能也会提高。
然而，获取大量带标注样本的代价十分高昂。
在机器学习中，有一些方法用于解决标签稀少的场景，半监督学习是其中一种解决方案，它可以利用一小部分有标签数据和大量的无标签数据进行学习。
对于只有有限标签数据的有监督任务，通常有四种候选方案：1.预训练+微调(Pre-Training+Fine-Tuning)：在大规模无监督数据上训练一个与任务无关(Task-Agnostic)的模型，例如在文本数据上训练的Pre-Training LMs，以及通过自监督学习在无标签图片上预训练的视觉模型等。
然后，在下游任务中通过少量的有标签样本集合对模型进行微调。
2.半监督学习(Semi-SupervisedLearning)：在有标签数据和无标签样本上共同学习。
很多视觉相关的任务研究的就是这种方法。
3.主动学习(Active Learning)：为样本打标签的成本很昂贵，但是在给定成本预算的前提下，我们仍然希望可以获得的更多带标签数据。
主动学习旨在选择最有价值的无标签样本进行收集，帮助我们在有限的预算下采取明智的行动。
4.预训练+ 数据集自生成(Pre-Training + Dataset Auto-Generation)：给定一个良好的预训练模型，我们可以利用它生成更多的有标签样本。
受少样本学习(Few-Shot Learning)的启发，这种方式在语言领域很流行。
本文是OpenAI研究员Lilian Weng（翁荔）的最新博客文章，智源社区已经获得Lilian Weng个人博客授权。
博客地址：/lil-log/。
本篇为“数据不足情况下的学习”（Learning With Not Enough Data）系列文章的第一部分，主题是半监督学习(Semi-Supervised Learning)。
knn缺失值填补原理
knn缺失值填补原理KNN算法是一种常用的机器学习算法，它可以用于数据的分类和预测。
在实际应用中，数据往往会存在缺失值，这时需要对缺失值进行填补。
本文将介绍KNN算法的缺失值填补原理及具体实现方法。
KNN算法的原理是通过找到与目标数据最相似的K个数据点的标签，来预测目标数据的标签。
在处理数据时，KNN算法需要计算每个数据点之间的距离，因此缺失值对于距离的计算会产生影响。
为了减小缺失值对距离计算的影响，可以使用以下两种方法进行缺失值填补： 1.均值填补法如果数据集中存在缺失值，可以使用均值填补法来填补。
具体方法是，对于每个特征的缺失值，计算该特征所有非缺失值的平均值，并用该平均值来填补缺失值。
2.KNN填补法KNN填补法是一种更加复杂的方法，它可以利用数据集中已有的数据来预测缺失值。
具体方法是，对于每个缺失值，找到与其最相似的K个数据点，然后根据这K个数据点的特征值来预测缺失值。
KNN填补法的实现需要考虑以下几个因素：1.距离的计算方法对于每个数据点，需要计算它与其他数据点之间的距离。
常用的距离计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
2.确定K值KNN算法需要确定K值，即选取多少个最相似的数据点。
K值的选取可以通过交叉验证等方法进行。
3.特征权重的处理KNN算法可以对每个特征进行加权，以提高预测的准确性。
具体方法是，对于每个特征，计算它与目标数据的相关性，然后将相关性作为特征的权重。
综上所述，KNN算法是一种常用的机器学习算法，可以用于数据的分类和预测。
在处理含有缺失值的数据时，可以使用均值填补法或KNN填补法进行缺失值的填补。
KNN填补法需要考虑距离的计算方法、K值的选取以及特征权重的处理等因素。
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Approximate Imputation Method for Missing Data in Machine Learning
CA O W eiquan，CH U Y an jie， LI Xian (National Key Laboratory of Science and Technology on.Blind Signal Processing，610041，China)
第 51卷 第 10期 2017 年 10 月
西安交通大学学报 JO U R N A L O F X I， A N JIA O T O N G U N IV E R SIT Y
D O I： 10. 7652/xjtu xb 201710023
V o l.51 N o.10 Oct. 2017
针对机器学习中残缺数据的近似补全方法
曹 卫 权 ，褚 衍 杰 ，李显 (盲 信 号 处 理 重 点 实 验 室 & 6100?1& 成 都 ）
摘 要 ：针 对 机 器 学 习 中 含 残 缺 项 的 数 据 不 能 被 有 效 利 用 ，导 致 分 类 和 回 归 准 确 率 不 高 的 问 题 ，提出 了一种近似补全方法— 々- A N N O 方 法 。给 定 残 缺 的 数 据 样 本 ，该 方 法 首 先 通 过 离 线 构 建 的 图 结 构 来 近 似 搜 索 与 该 样 本 最 接 近 的 &个 近 邻 顶 点 ，然 后 采 用 快 速 二 次 规 划 估 计 各 近 邻 的 最 优 权 重 ，最 后 基 于 权 重 值 来 补 全 样 本 中 的 残 缺 项 ，用 户 可 以 根 据 实 际 需 求 在 补 全 效 率 与 准 确 性 之 间 折 中 。 々-A N N O 方 法 较 好 地 解 决 了 机 器 学 习 中 普 遍 存 在 的 数 据 残 缺 问 题 ，有 效 抑 制 了 数 据 残 缺 对 分 类 和 回 归 精 度 的 干 扰 。利 用 多 份 公 开 数 据 集 评 估 了 々-A N N O 方 法 的 补 全 效 果 ，结 果 表 明 ：当加速比在 2 * 1 0 之 间 时 ，々-A N N O 方 法 的 分 类 错 误 率 比 已 有 的 均 值 补 全 、C 均 值 补 全 、自组织映射补全方法 低 1 % * ? % ，回 归 均 方 根 误 差 比 已 有 方 法 低 约 0. 5 * 2 . 0 ; 当 样 本 规 模 为 ？0 0 0 时 ，在 不 同 加 速 比 参 数 下 ，々-A N N O 方 法 的 计 算 效 率 比 朴 素 々 近 邻 方 法 高 约 3 5 % * 3 2 0 %。 关 键 词 ：机 器 学 习 ；残 缺 项 ；二 次 规 划 ；补全方法 中 图 分 类 号 ： T P 391 文 献 标 志 码 ：A 文 章 编 号 ： 0253-987X (2017)10-0142-07