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基于模糊规则的随机缺失属性值数据分类算法

【摘要】 针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题，提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法，即“循环-接收”模型.该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算，可直接对该数据集进行分类.对UCI公开数据集进行模拟仿真实验，实验结果表明，“循环-接收”模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.

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