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MNAR-$k$-means

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RESEARCH · CL_119695 · Jun 30 · 07:31

新的MNAR-k-means方法改进了缺失数据的聚类

研究人员开发了一种新的k-means聚类方法，MNAR-$k$-means，旨在处理具有随机缺失值（MNAR）的数据集。该方法专门解决了数值绝对值越小越可能缺失的情况。所提出的技术约束了插补值，并通过数学解释确保了估计的聚类中心的统计一致性。使用替代最小化算法来优化损失函数，模拟证明了其在改进聚类结果和减少偏差方面的有效性。