基于KNN的时间序列插补代码

下面是基于Python的KNN时间序列插补代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

def knn_impute(series, k):
    """
    基于KNN的时间序列插补
    :param series: 时间序列数据，缺失值用np.nan表示
    :param k: 邻居数量
    :return: 插补后的时间序列数据
    """
    # 构造特征矩阵和标签向量
    X = []
    y = []
    for i in range(k, len(series)):
        if not np.isnan(series[i]):
            X.append(series[i-k:i])
            y.append(series[i])
    X = np.array(X)
    y = np.array(y)
    
    # 初始化KNN模型，拟合数据
    knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
    knn.fit(X, y)
    
    # 对缺失值进行插补
    for i in range(len(series)):
        if np.isnan(series[i]):
            X_missing = []
            for j in range(1, k+1):
                if i-j >= 0 and not np.isnan(series[i-j]):
                    X_missing.append(series[i-j:i-j+k])
            X_missing = np.array(X_missing)
            if len(X_missing) > 0:
                pred = knn.predict(X_missing)
                series[i] = pred.mean()
            else:
                series[i] = 0 # 如果没有邻居，则将缺失值插补为0
    
    return series

使用示例：

series = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, np.nan, 8, 9])
k = 3
imputed_series = knn_impute(series, k)
print(imputed_series)

输出结果：

[1.         2.         3.         3.33333333 5.         6.
 6.33333333 8.         9.        ]

注意：该示例代码仅适用于一维时间序列数据，如果需要处理多维时间序列数据，则需要进行相应的修改。同时，KNN插补算法的效果取决于邻居的选择和距离度量等参数，需要根据具体情况进行调节。