摘要：针对不完全信息多属性决策问题中属性值缺失的情况,为使缺失值的填补更加客观,填补后数据集整体尽量保持填补前的分布,且不丢失已有信息,提出了一种基于机器学习的属性缺失值模糊填补方法。该方法通过寻找不需填补的属性相似的记录,在这些记录中发现需填补属性的可能取值及其概率,按照各取值的概率为缺失值分配相应的取值。该方法的基本思想对于离散型和连续型的数据集均适用。

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