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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제9권 제4호
발행연도
2013.1
수록면
633 - 650 (18page)

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All the imputation techniques proposed so far in literature for data imputation are offline techniques as they require a number of iterations to learn the characteristics of data during training and they also consume a lot of computational time. Hence, these techniques are not suitable for applications that require the imputation to be performed on demand and near real-time. The paper proposes a computational intelligence based architecture for online data imputation and extended versions of an existing offline data imputation method as well. The proposed online imputation technique has 2 stages. In stage 1, Evolving Clustering Method (ECM) is used to replace the missing values with cluster centers, as part of the local learning strategy. Stage 2 refines the resultant approximate values using a General Regression Neural Network (GRNN) as part of the global approximation strategy. We also propose extended versions of an existing offline imputation technique. The offline imputation techniques employ K-Means or K-Medoids and Multi Layer Perceptron (MLP) or GRNN in Stage-1 and Stage-2 respectively. Several experiments were conducted on 8 benchmark datasets and 4 bank related datasets to assess the effectiveness of the proposed online and offline imputation techniques. In terms of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the results indicate that the difference between the proposed best offline imputation method viz., K-Medoids+GRNN and the proposed online imputation method viz., ECM+GRNN is statistically insignificant at a 1% level of significance. Consequently, the proposed online technique, being less expensive and faster, can be employed for imputation instead of the existing and proposed offline imputation techniques. This is the significant outcome of the study. Furthermore, GRNN in stage-2 uniformly reduced MAPE values in both offline and online imputation methods on all datasets.
#Data Imputation #General Regression Neural Network #GRNN) #Evolving Clustering Method #ECM) #Imputation #K-Medoids clustering #K-Means clustering #MLP

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M. Abdella / 2005 / The use of Genetic Algorithms and Neural Networks to approximate missing data in database / Computational Cybernetics, ICCC 2005, IEEE 3rd International Conference :207~212 google schola N. Ankaiah / 2011 / A novel soft computing hybrid for data imputation / DMIN google schola P. C. Austin / 2005 / Bayesian modeling of missing data in clinical research / Computa-tional Statics & Data Analysis 49(3):821~836 google schola G. Batista / 2002 / A study of K-nearest neighbor as an imputation method, In Hybrid Intelligent Systems, Ser Front Artificial Intelligence Applications,vol. 87 :251~260 google schola G. Batista / 2003 / Experimental comparison of K-nearest neighbor and mean or mode imputation methods with the internal strategies used by C4.5 and CN2 to treat missing data google schola

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