Categorical Missing Data Imputation Using Fuzzy Neural Networks with Numerical and Categorical Inputs

Rey del Castillo, Pilar y Cardeñosa Lera, Jesús (2009). Categorical Missing Data Imputation Using Fuzzy Neural Networks with Numerical and Categorical Inputs. "World Academy Of Science, Engineering And Technology", v. 55 ; pp. 628-635. ISSN 2070-3724.

Descripción

Título: Categorical Missing Data Imputation Using Fuzzy Neural Networks with Numerical and Categorical Inputs
Autor/es:
  • Rey del Castillo, Pilar
  • Cardeñosa Lera, Jesús
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: World Academy Of Science, Engineering And Technology
Fecha: Julio 2009
Volumen: 55
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

There are many situations where input feature vectors are incomplete and methods to tackle the problem have been studied for a long time. A commonly used procedure is to replace each missing value with an imputation. This paper presents a method to perform categorical missing data imputation from numerical and categorical variables. The imputations are based on Simpson’s fuzzy min-max neural networks where the input variables for learning and classification are just numerical. The proposed method extends the input to categorical variables by introducing new fuzzy sets, a new operation and a new architecture. The procedure is tested and compared with others using opinion poll data.

Más información

ID de Registro: 13626
Identificador DC: http://oa.upm.es/13626/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13626
URL Oficial: http://www.waset.org/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 16 Oct 2012 08:56
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 12:57
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