matlab缺失值插补

在Matlab中，可以使用插值函数来进行缺失值的插补。在Matlab 2017a版本以后，新增了两个函数，可以更方便地进行缺失值插补和异常值插补。其中，k-最近邻（kNN）是一种常用的插补方法，它通过距离测量来识别相邻点，并使用相邻观测值的完整值来估计缺失值。kNN方法的思想是在数据集中识别空间相似或相近的k个样本，然后使用这些样本来估计缺失数据点的值。每个样本的缺失值使用数据集中找到的“k”邻域的平均值进行插补。这种方法可以在社会学和社区研究中得到应用，因为它可以帮助建立人际关系和社区认同感。\[2\]

更多关于Matlab缺失值插补的信息可以参考以下链接：\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab缺失值插补以及异常值插补处理方法](https://blog.csdn.net/soloyuyang/article/details/81215789)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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