基于灰色关联分析的缺失值重复填补方法

Matlab编程：在缺失数据上进行一维插值。

在数据挖掘领域，关联分析是一种重要技术，而候选序列生成是关联分析中的关键步骤。 为了有效地生成候选序列，一种常见的方法是合并频繁的较短序列。具体来说，通过合并两个频繁的 (k-1)-序列，可以产生候选的 k-序列。 为了避免重复生成候选序列，可以采用类似于 Apriori 算法的策略。例如，只有当两个 (k-1)-序列的前 k-2 项相同时，才进行合并操作。 以下示例演示了如何通过合并频繁 3-序列来生成候选 4-序列： 合并 <{1 2 3}> 和 <{2 3 4}>，得到 <{1 2 3 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的不同元素，因此它们在合并后的序列中也属于不同的元素。 合并 <{1 3 4}> 和 <{3 4 4}>，得到 <{1 3 4 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的相同元素，因此将事件 4 合并到第一个序列的最后一个元素中。

灰色关联度算法的基础代码可以在这里下载，适用于Matlab环境。灰色关联度分析是一种用于数据关联度分析的方法，通过模糊化处理实现数据之间的关联度量化。这份源码提供了实现灰色关联度分析的基本功能，适合需要进行数据关联分析的科研工作者和学生使用。

灰色预测方法的Matlab代码，用于预测未来趋势的数据，下载后替换成自己的数据即可使用。

将事务处理过程转化为图形模型是数据分析算法中关联分析的重要步骤。

数据缺失值替换参数设置：可以选择删除缺失值或用特定值替换。

当缺失值数量较少时，可以使用插入值替换空值。方法包括：1. 固定值（字段平均值、范围中间值或常数）2. 基于正态或均匀分布的随机值3. 自定义表达式（如全局变量）4. C&RT模型预测值（使用单独模型，用预测值替换空白和空值）

探讨了系统云灰色预测模型的构建原理，并详细论证了其积分生成机制。进一步深入研究了解析预测公式的应用，特别结合数据库中“贫”信息和小样本序列数据的特征。通过实例分析，比较了解析预测与离散预测的效果，凸显了其简便、详尽和直观的优势。

在 SQL 查询中，DISTINCT 关键字用于去除结果集中的重复列值。