多変量解析における欠損データ補完の一手法

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概要

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多変量のデータ解析における目的は、得られたデータから、有用な情報を失うことなくまとめあげ、現象の理解や記述を容易にすることである。我々が普段手にするデータは、様々な理由からデータの一部に欠損を含むことが多く、直接これらを扱い解析することはできない。したがって、欠損部分を平均値で補完、もしくは欠損を含むサンプルを解析の対象から除くなどの方法をとっている。しかし、これらの方法では解析前の段階で、データの有用な情報をさらに失う恐れがある。そこで、量質混在の記述を許すカルテシアン空間上に提案された予測手法を用いて、できるだけ情報を失わずに補完するアルゴリズムを提案する。また、本アルゴリズムを簡単なデータに適用し、その有効性を示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-09-05

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