knn缺失值填补原理
时间: 2023-10-02 15:08:55 浏览: 92
引用介绍了一种基于KNN算法的缺失值填补方法。KNN(k-Nearest Neighbors)是一种常用的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。在缺失值填补中,KNN算法也可以用于预测缺失值。
KNN缺失值填补的原理是通过找到与缺失样本最相似(即特征值最接近)的k个邻居样本,根据这k个邻居样本的特征值来预测缺失样本的特征值。具体步骤如下:
1. 计算缺失样本与其他样本之间的距离。这里一般使用欧氏距离或者其他距离度量方法。
2. 选择与缺失样本最接近的k个邻居样本。这里可以使用最近邻算法来选择k个邻居样本,如k-d树算法等。
3. 根据k个邻居样本的特征值来预测缺失样本的特征值。可以使用简单平均法、加权平均法等方法来进行预测。
4. 重复步骤2和步骤3,直到所有缺失样本被填补完毕。
KNN缺失值填补方法的优点是简单易用,并且可以利用已有的数据来预测缺失值,从而提高数据的完整性。但也需要注意选择合适的k值和距离度量方法,以及处理数据中存在的异常值和噪音等问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文研究-基于灰色关联分析的缺失值重复填补方法.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_38744153/11689244)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [KNN缺失值的插补原理介绍(你肯定需要)](https://blog.csdn.net/nixiang_888/article/details/123180128)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用KNN进行缺失值填补详解及实践](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/116399812)[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: 33.333333333333336%"]
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