python knn聚类填补缺失值

KNN（K-nearest neighbors）算法是一种常用的机器学习算法，可用于填充缺失值。在使用KNN算法填充缺失值时，首先需要计算每个缺失值样本与其他已有数值样本之间的相似度。然后，根据相似度的大小，选取K个最相似的已有数值样本，将它们的数值均值作为缺失值样本的填充值。

具体步骤如下：
1. 首先，找到所有有缺失值的样本。
2. 对于每个有缺失值的样本，计算它与所有其他已有数值样本之间的相似度。常用的相似度计算方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。
3. 选择K个最相似的已有数值样本，计算它们数值的均值，并将均值作为缺失值样本的填充值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有有缺失值的样本都填充完毕。

需要注意的是，KNN算法填充缺失值可能会受到离群值的影响，因此在计算相似度时可能需要进行一些异常值处理，例如删除离群值或进行标准化处理。

总之，通过使用KNN算法填充缺失值，可以提高数据的完整性和准确性，使得后续的机器学习算法能够更好地利用这些数据进行建模和预测。