【摘要】随着计算机技术在各个领域的广泛应用，需要处理的数据维数越来越高。在网络交通分析，化学数据分析等领域，采样数据通常是部分缺失的高维形式。要想对这些部分缺失的高维数据进行分析和处理，通常需要对缺失的部分进行插补。传统的处理数据缺失的方法大部分是针对向量或者矩阵形式的低维数据，对于高维数据，往往将其展开成向量或者矩阵形式进行处理，但是这无疑破坏了数据本身的结构特性，插补准确度较低。近几年的研究将 […]