不完整数据集成分类算法：类型、应用与发展研究.docx

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2025-09-26 发布于上海
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不完整数据集成分类算法：类型、应用与发展研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据已成为各领域决策和发展的重要依据。然而，由于数据收集过程中可能存在设备故障、人为疏忽、数据传输中断等多种因素，不完整数据在各个领域中普遍存在。例如在医疗领域，患者的病历数据可能因记录遗漏、检查未完成等原因存在缺失值；在金融领域，交易数据可能由于系统故障、数据同步问题导致部分信息缺失；在电商领域，用户行为数据可能因为用户未完全填写个人信息、数据采集范围有限等出现不完整的情况。这些不完整数据严重影响了数据分析的准确性和决策的有效性。

传统的分类算法在处理完整数据时表现出良好的性能，但面对不完整数据