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在认知诊断过程中,数据缺失往往不可避免。并且随着缺失率的增大,诊断准确率也会受到影响。经过调查发现认知诊断中缺失数据的处理研究比较缺乏。通过模拟实验,对比分析了在不同样本量和缺失比例条件下,多种数据插补方法的效果,并且在实证数据中对数据插补方法进行验证。结果表明,针对不同样本量和缺失比例,不同的数据插补方法各有特色,实际应用中可根据数据集特征和自身需求选择合适的插补方法。  相似文献   
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