knn缺失值填补原理matlab

kNN缺失值填补是一种用于处理缺失数据的方法，其中kNN代表k最近邻。该方法利用k个最相似或最接近的样本来估计缺失数据点的值。在Matlab中，可以使用kNN算法对缺失值进行插补。

具体而言，kNN缺失值填补的原理是，首先从数据集中选择k个与缺失数据点最相似的样本。相似性通常通过距离测量来确定。然后，使用这些k个样本的完整值来估计缺失数据点的值。一种常见的方法是使用邻域的平均值来填补每个样本的缺失值。这样，通过利用与缺失数据点相邻的数据点的信息，可以尽可能准确地填补缺失值。

在Matlab中，可以使用现成的程序来实现kNN缺失值填补。这些程序可以根据数据集和k值的设置，自动识别空间相似或相近的样本，并使用邻域的平均值来填补缺失值。

参考资料：
这是一个简单的实用程序，用于对给定矩阵中的缺失数据进行插补。假设缺失数据由NaN值表示。它使用一个简单的用递归进行线性搜索以找到k最近邻。
用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，可能无法始终提供准确的信息。k-最近邻（kNN）这样的算法可以帮助对缺失数据的值进行插补。
目录 数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补基本介绍插补描述程序设计参考资料<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [缺失数据的插补：递归一维离散 KNN 算法：imputeMatrixNaNKnn 将矩阵作为输入，并用最接近的可用值填充 NaN...](https://download.csdn.net/download/weixin_38614812/19234039)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124443735)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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