1樓：徐曉軼
對影象處理方面不太了解。但如果是你說的情況，那顯然是不可以的。
應用領域的資料你是不能把它就視為資料的，而是人類經驗/歷程的數位化採集。所以，你如果引入了虛假資料，你的結果模型一定是有問題的。即便是出現了某些缺失資料的話，一方面如果要進行補全應該是用加權平均後的期望值；另一方面則盡量是將之清洗掉，以免干擾最終模型的精度，除非資料量太少。
但補全的模型應該只具有參考意義，除非你非常了解該領域缺失資料的分布情況。
一般來說，用多長時間內的資料首先是個領域相關的問題，如果是變化較快的領域，那就只能用近期內的資料，甚至一年都太長了，而大多數領域都沒有這麼快的變化，所以長時間當然是有好處。
我不清楚為什麼要對指標進行評估，因為指標本身就是乙個標準是用來進行刻畫當前系統執行狀態的，一般來說除非是沒有指標或是需要對指標進行優化才會重新評估指標體系，但你問的好像也不是這樣的，而如果不是顯然也不需要對資料進行複雜處理，因為指標體系本身就應該是從大量資料中提取出來的，然後對系統當前狀態進行快速判斷的。
所以這麼想想，我覺得你的模型選擇就有問題，這不應該是乙個聚類問題，而是乙個提取決策表的問題，而提取決策表/決策樹資料量少也一樣可以提取出來的，而且各種演算法很多的。
建議你再好好審審題
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