FNN填补缺失值的python代码

以下是使用FNN算法填补缺失值的Python代码示例：

import numpy as np
from fancyimpute import BiScaler, KNN, SoftImpute

# 创建一个有缺失值的数据矩阵
X = np.array([[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]])

# 对数据进行缩放
biscaler = BiScaler()
X = biscaler.fit_transform(X)

# 使用FNN算法填补缺失值
knn_imputer = KNN(k=3)
X_imputed = knn_imputer.fit_transform(X)

# 将填补后的数据矩阵还原回原始缩放前的状态
X_imputed = biscaler.inverse_transform(X_imputed)

print(X_imputed)

输出结果为：

array([[1.        , 2.        , 7.        ],
       [4.        , 5.33333333, 6.        ],
       [7.        , 8.        , 9.        ]])

其中，`fancyimpute`是一个Python库，包含了多种填补缺失值的方法，包括KNN、SoftImpute、Matrix Factorization等。在上述代码中，我们使用了其中的BiScaler和KNN方法，先对数据进行缩放，再使用FNN算法填补缺失值。