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01.03.2010 | Original Article | Ausgabe 2/2010

Neural Computing and Applications 2/2010

Pattern classification with missing data: a review

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Ausgabe 2/2010
Autoren:
Pedro J. García-Laencina, José-Luis Sancho-Gómez, Aníbal R. Figueiras-Vidal

Abstract

Pattern classification has been successfully applied in many problem domains, such as biometric recognition, document classification or medical diagnosis. Missing or unknown data are a common drawback that pattern recognition techniques need to deal with when solving real-life classification tasks. Machine learning approaches and methods imported from statistical learning theory have been most intensively studied and used in this subject. The aim of this work is to analyze the missing data problem in pattern classification tasks, and to summarize and compare some of the well-known methods used for handling missing values.

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