KNN实现插补缺失值 matlab

KNN (K-Nearest Neighbors) 算法可以用于 MATLAB 中的缺失值插补。这种方法基于数据集中邻近样本的特征来估计缺失值。以下是基本步骤：

1. **导入数据**：首先，你需要加载含有缺失值的数据集到 MATLAB。

data = readtable('your_data.csv'); % 替换为实际文件名

2. **处理缺失值**：将 NaN 表示为特定值，如 `NaN` 或 `missing`，以便于 KNN 算法处理。

data(isnan(data)) = missing; % 将 NaN 更改为 `missing`

3. **准备计算距离**：对非缺失值列进行归一化或标准化，因为 KNN 对数值敏感。

if exist('zscore', 'builtin')
    data{:, 2:end} = zscore(data{:, 2:end}); % 使用 z-score 归一化
else
    data{:, 2:end} = normalize(data{:, 2:end}); % 或者使用 normalize 函数
end

4. **选择 K 值**：确定邻居的数量 K，这通常需要尝试不同的值并根据结果调整。

5. **实施 KNN 插补**：对于每个有缺失值的样本，找到其最近的 K 个邻居，然后取这些邻居值的平均或众数作为插补值。

% 使用 fitcknn 进行训练（假设我们用其他观测值作为训练集）
knnModel = fitcknn(data(~isnan(data)), data(isnan(data), :), 'NumNeighbors', k);

% 预测缺失值
imputedData = predict(knnModel, data(isnan(data), :));
data(isnan(data)) = imputedData;

6. **评估效果**：完成后，你可以通过比较插补前后的统计指标（如均方误差、R-squared 等）来评估插补的效果。