關(guān)系數(shù)據(jù)庫中空值估計算法研究.pdf

1、如今關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論模型已經(jīng)近乎完美，而且各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)幾乎在各個方面都非常成功。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論是建立在信息完全的基礎(chǔ)之上的，不允許缺失信息的存在，這和早期的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的處理能力是相適應(yīng)的。但由于客觀世界的復(fù)雜性，信息缺失、不確定信息以及模糊信息是普遍存在的。數(shù)據(jù)庫作為表達現(xiàn)實世界的手段，不可能回避信息缺失問題，因此就需要處理缺失信息的估值問題。 本文主要針對關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的空值缺失問題進行研究，對空值估計算法進行改進

2、并利用基于Vague集的方法對數(shù)據(jù)重新聚類。首先提出了一個使用數(shù)理統(tǒng)計方法和K-means聚類方法來改進算法，其次根據(jù)數(shù)據(jù)聚類的思想，提出了一個用隸屬度函數(shù)對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換并重新聚類的方法，這種方法不僅給出空值的一個具體的估計值，而且可以給出它最有可能的分布區(qū)間，并可以對一些非數(shù)值型空值進行估計。最后是利用相容對象的元組可以互相補償丟失數(shù)據(jù)的思想給出了另一個估值方法。同時利用平均誤差率來考察算法估值的準確率，并且給出了算法的主要實現(xiàn)步驟和