ME修复算法matlab

ME修复算法在MATLAB中的实现
ME（Missing Entry）修复算法用于填补数据集中缺失的数据条目。这类方法对于提高数据分析的质量至关重要，尤其是在处理不完整的观测数据时。
使用KNN填充法进行ME修复
一种常见的ME修复技术是基于k近邻(KNN)的方法，在MATLAB中可以通过以下方式实现：
function repairedData = knnImpute(data, k)
% KNN Imputation to handle missing entries (NaNs)

[rows, cols] = size(data);
repairedData = data;

for i = 1:cols
if any(isnan(repairedData(:,i)))
distances = pdist2(data(~isnan(data), :), data(:, i));
[~, idx] = sort(distances);

count = 0;
sumValue = 0;

for j = 1:k
neighborIdx = find(~isnan(data(:, i)), 1, 'first');
if ~isempty(neighborIdx)
sumValue = sumValue + data(idx(j), i);
count = count + 1;
end

if count >= k || isempty(neighborIdx)
break;
end
end

meanValue = sumValue / max(count, eps);
repairedData(isnan(repairedData(:,i)), i) = meanValue;
end
end
end
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此代码片段展示了如何利用最近邻居来估计并替换矩阵data中存在的任何NaN值[^1]。
利用插值法修补时间序列数据
针对特定类型的时间序列数据，可以采用线性或其他形式的插值来进行更精确的修复操作:
timeSeries = ...; % 假设这里有一个含有缺失值的时间序列向量
repairedTimeSeries = fillmissing(timeSeries,'linear','SamplePoints',datetime(2023,1:12,1));
% 进行线性插值得到修复后的版本
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上述例子说明了当面对具有日期戳记的时间序列资料时，怎样通过指定样本点的方式执行线性内插以完成缺失项的补充工作。
应用机器学习模型预测缺失值
除了简单的统计学手段外，还可以借助更加复杂的MLP神经网络等高级建模工具来做更为精准的预测型修复：
% 构造训练集X_train和目标y_train不含NA的部分作为输入特征与标签；
% 对于存在NA的目标变量，则保留对应的行构成测试集合test_set。
model = fitrnet(X_train,y_train); % 训练回归网路
predictedValues = predict(model,test_set{:,predictors}); % 预测未知部分
filledDataset = table2array(test_set);
filledDataset(isnan(filledDataset))= predictedValues';
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这段脚本描述了一个流程——先分离出完整记录用来构建监督式学习器；再拿这个已训练好的模型去推断那些有缺漏的地方应该填什么数值最为合适。