Abstract-This paper presenterar en jämförelse av olika dataimputation metoder som används för att fylla saknade data och föreslår en kombinerad metod för att uppskatta exakt saknade attributvärden i en patientdatabas. I den aktuella studien föreslås en mer robust teknik som sannolikt kommer att ge ett värde närmare det som saknas för effektiv klassificering och diagnos. Inledningsvis samlas data ihop och z-poängmetoden används för att välja möjliga värden för en instans med saknade attributvärden. Därefter används multiple imputation method med hjälp av LSSVM (Least Squares Support Vector Machine) för att välja de lämpligaste värdena för de saknade attributen. Fem imputerade datauppsättningar har använts för att visa den föreslagna metodens prestanda. Experimentella resultat visar att vår metod överträffar konventionella metoder för multipel imputation och genomsnittlig substitution. Dessutom har den föreslagna metoden CZLSSVM (Clustered Z-score Least Square Support Vector Machine) utvärderats i två klassificeringsproblem för ofullständiga data. Effekten av imputationsmetoderna har utvärderats med LSSVM-klassificering. Experimentella resultat tyder på att klassificeringens noggrannhet ökar med CZLSSVM om attributvärdesberäkning saknas. Det har konstaterats att CZLSSVM överträffar andra dataimputation tillvägagångssätt som beslut träd, grova uppsättningar och artificiella neurala nätverk, K-NN (KNearest Neighbour) och SVM. Vidare kan man konstatera att CZLSSVM ger 95 % noggrannhet och förutsägelseförmåga jämfört med andra metoder som ingår och testas i studien.
Introducerad studie föreslår en mer robust teknik som sannolikt kommer att ge ett värde närmare det som saknas för effektiv klassificering och diagnos REF.
Imputation And Classification Of Missing Data Using Least Square Support Vector Machines – A New Approach In Dementia Diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}