KNN缺失数据插补代码

资 源 简 介

KNN缺失数据插补代码

详 情 说 明

KNN缺失数据插补是一种基于近邻算法的数据填补技术，常用于处理数据集中的缺失值问题。其核心思想是利用样本之间的相似性来估算缺失值。

算法原理主要分为以下几步： 首先确定缺失值所在的特征列，并将数据集分为完整样本和含缺失值样本两部分。 对每个含缺失值的样本，计算它与所有完整样本的距离，通常使用欧式距离或其他相似性度量。 选择距离最近的K个邻居，用这些邻居在相应特征上的均值或加权值来填补缺失值。

实现过程中需要注意几个关键点： 数据预处理阶段需要进行标准化处理，避免不同量纲的特征对距离计算产生影响 K值的选择需要通过交叉验证等方法确定最优值 对于分类变量需要采用合适的距离度量方式 可以结合特征重要性进行加权处理

这种方法的优势在于能够保持数据的整体分布特性，尤其适用于数据缺失机制为随机缺失的情况。相比简单的均值填充或众数填充，KNN插补能更好地保持变量间的相关关系。

实际应用中还需要考虑计算效率问题，当数据集较大时，可以采用近似最近邻算法来加速计算过程。同时需要注意KNN算法对异常值比较敏感的特点，必要时可先进行异常值处理。