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RefiDiff: A Refined Diffusion Method for Efficient Missing Data Imputation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出RefiDiff框架，针对高维混合数据集中的非随机缺失值插补问题。该框架结合局部机器学习与去噪网络，显著提升性能和准确性，训练速度提高4倍，展现出优越的鲁棒性和可扩展性。
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关键要点
- 本研究提出RefiDiff框架，针对高维混合数据集中的非随机缺失值插补问题。
- RefiDiff框架结合局部机器学习与去噪网络，显著提升性能和准确性。
- 训练速度提高4倍，展现出优越的鲁棒性和可扩展性。
- 实验结果表明，RefiDiff在处理复杂缺失模式时优于现有方法。
- 评估结果显示RefiDiff在九个真实数据集上表现出色。
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