使用KNN算法进行缺失值填充

最新推荐文章于 2024-11-18 06:22:40 发布
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本文介绍了如何使用KNN算法处理数据挖掘和机器学习中的缺失值问题。通过Python实现，展示了KNNImputer的工作原理，即利用KNN算法找到最近的非缺失值样本进行填充，有效改善数据质量。

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使用KNN算法进行缺失值填充

在数据挖掘和机器学习中，处理缺失值是一个重要的问题。其中，最常见的处理方式就是通过插补来填充缺失值。而KNN算法则是一种经典的插补方法，被广泛应用于缺失值填充、模式识别和数据挖掘等领域。下面我们将详细介绍如何使用Python实现KNN算法进行缺失值填充。

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer

接着，我们需要准备一个包含缺失值的数据集。在本例中，我们使用鸢尾花数据集进行演示，并手动将其中部分数据设置为缺失值。

data = pd.read_csv(</
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缺失数据填补基础方法（1）——k-Nearest Neighbors (kNN) 填补
Wendy的博客
06-07 1万+
kNNImputer类提供了使用k-Nearest Neighbors（KNN）算法完成缺失值的填补。每个样本的缺失值都是使用在训练集中找到的n_neighbors个近邻的值来估算的，请注意，如果一个样本缺少多个特征，则该样本可以会有多组n_neighbors邻域供体，具体取决于填补的特定特征。......
R语言使用caret包的preProcess函数进行数据填充、使用K近邻KNN算法进行缺失值填充
data+scenario+science+insight
08-03 918
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缺失值处理 KNN填充
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12-31 1831
通过KNN模型预测并填充未知数据
KNN数据缺失值填充（附源码和数据）不调用包
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KNN估计数据缺失值填充—KNN估计一、基本思想二、步骤1.导入数据2.查看空缺值3.取出要分析的数据4.计算平均值5.计算标准差6.规范化7.计算欧几里得距离8.最优解9.画图总结 数据缺失值填充—KNN估计 学生一枚 一、基本思想 先将数据标准化，然后对缺失值的数据点做k邻近填充，计算含缺失值的数据点与其他不含缺失值的数据点的距离矩阵，选出欧氏距离最近的k个数据点。 用选中的k个近邻的数据点对应的字段均值来填充数据中的空缺值。 二、步骤 1.导入数据 import pandas as pd data
在python中使用KNN算法处理缺失的数据
deephub
10-25 1万+
在python中使用KNN算法处理缺失的数据 处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。 今天，我们将探索一种简单但高效的填补缺失数据的方法-KNN算法。 KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。 它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。 正如标题所示，我们不会将算法用于分类目的，而是填充缺失值。 本文将使用房屋价格数据集，这是一个简单而著名的数据
KNN缺失值填充-基于KNNImputer插补方法原理示例
shrimper
07-24 1813
【代码】KNN缺失值填充-基于KNNImputer插补方法原理示例。
使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践
PixelEnigma的博客
09-08 1829
当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。KNN（K-最近邻）算法是一种常用的数据插值方法，可以通过找到与缺失样本最相似的K个样本来进行缺失值的估计。本文介绍了KNN算法在缺失值填补中的应用，并提供了使用Python实现KNN缺失值填补的示例代码。KNN算法是一种简单而有效的方法，可以根据样本之间的相似性来进行缺失值的估计。需要注意的是，KNN算法对数据的缩放比较敏感，因此在应用KNN填补之前，通常需要对数据进行标准化或归一化处理，以保证特征之间的尺度一致性。
使用K最近邻（KNN）算法进行缺失值填充（R语言）
TechO_O的博客
08-24 2464
KNN算法是一种简单而有效的缺失值填充方法，它可以基于数据集中的其它观测值进行预测，从而填充缺失值。通过使用R语言中的DMwR库，我们可以轻松地实现KNN算法进行缺失值填充，并提高数据分析的准确性和可靠性。KNN算法是一种简单而有效的缺失值填充方法，它可以基于数据集中的其它观测值进行预测，从而填充缺失值。它计算缺失值与非缺失值之间的距离，并根据最近邻观测值的特征来预测缺失值。它计算缺失值与非缺失值之间的距离，并根据最近邻观测值的特征来预测缺失值。如果变量中缺失值的比例过高，可能会导致填充结果的不准确性。
使用KNN进行缺失值填补详解及实践
data+scenario+science+insight
05-05 1万+
使用KNN进行缺失值填补详解及实践 import numpy as np from fancyimpute import KNN from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_blobs # Make a simulated feature matrix features, _ = make_blobs(n_samples = 1000, ...
Pandas+Knn 数据预处理：填充缺失值
CCwantfly的博客
11-02 8632
原始数据与待处理问题 原始数据如图：pm10列存在很多缺失的数据，同时跟时间和站点有关系，所以不能用直接求均值或者众数或者直接删除的方法来填充pm10的缺失值。 处理思路：预测填充缺失值 因为涉及到跟时间有关，技术太菜，不会利用LSTM或者RNN等来预测缺失的数据值，于是就想到KNN算法的设计思想，将所有的指标都当做距离计算的一部分，这里的时间由于是2020-01-02 20:00:00的格式，使用了字符串切片和根据index替换的方式把日期格式改为：20010220（因为时间格式都是一样的年月日整点时间）
python 缺失值处理的方法（Imputation）
01-01
一、缺失值的处理方法 由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit – learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。 使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法： 1.忽略元组 当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘任务涉及分类时），除非元组有多个属性缺失值，否则该方法不是很有效。当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的性能特别差。 2.人工
数据清洗-缺失值填充-K-NN算法（K-Nearest Neighbors, K-NN算法）
qq_63913621的博客
09-15 3529
感觉大家对原理性的东西不太感兴趣，那我就直接举例提供代码，以及详细的注释，大家自己对照改代码应用于你自己建立的模型吧。
KNN数据填充算法的Python实现
m0_47037246的博客
06-15 653
在使用该类时，我们需要指定邻居个数（n_neighbors），默认为5，以及权重方式（weights），默认为’uniform’，也可以选择’distance’。但是，在使用时需要注意，如果数据集中存在较多的缺失数据，可能会导致预测不准确。此外，算法的计算量也比较大，对于大规模数据集来说，算法的运行时间可能会比较长。KNN（k-NearestNeighbor）是一种常用的机器学习算法，它也可以用来对缺失的数据进行填充。可以看到，第一行第三列的值被预测为6，第三行第二列的值被预测为3。
KNN填充 Python
CodeShiftZ的博客
09-05 571
对于每个缺失值，KNN算法会寻找与其最相似的K个样本，然后使用这K个样本的已知值进行插值。需要注意的是，KNN填充方法对于大规模数据集可能会比较耗时，因为它需要计算样本之间的距离。此外，KNN填充方法还需要指定K值，即考虑的最近邻样本的数量。从输出结果可以看出，填充前的数据集中的缺失值被KNN算法推断出来并进行了填充。对比填充前后的数据集，可以发现缺失值被填充为与其最相似的样本的对应特征值。综上所述，KNN填充是一种常用的缺失值处理方法，它利用样本之间的相似性来推断缺失值。类创建了一个KNN填充的对象。
Python用KNN处理缺失值（4月30-5月1日）
m0_72979740的博客
05-01 835
在使用KNN算法时，需要将非数值数据转换为数值型数据。例如，对于一个包含"red"、"green"和"blue"三种颜色的字符串列，可以将其转换为三个二进制列，分别表示"red"、"green"和"blue"的存在与否。首先，直接将原始数据导入python就报错了，询问GPT发现是因为KNN算法只能处理数值型数据， 那么需要将非数值型数据（如string和枚举型）转换成数值型数据。然后，对每个类别进行独热编码，即将每个类别表示为一个向量，向量的长度为所有类别的数量，其中对应类别的位置为1，其余位置为0。
【Python机器学习】零基础掌握KNNImputer缺失值填充
Mr数据杨
10-28 1186
通过KNNImputer算法，电商平台能够有效地填充用户购买历史中的缺失数据。这不仅解决了数据不完整性问题，还能更准确地识别具有购买意愿的潜在会员。本次介绍的算法在电商、医疗、金融等多个行业中都有广泛的应用前景。优点总结，KNNImputer算法具有高度的灵活性和应用广泛性，尤其适用于处理具有多种数据类型和缺失值的复杂数据集。优点名称描述说明灵活性可以处理多种数据类型高准确性通过近邻算法提高数据填充的准确性易于实施在Scikit-learn库中容易实现多场景应用。
KNN填充
qq_41282884的博客
07-13 658
当数据集缺失数据时候，基于K临近算法进行数据补充的一种方法。使用数据集中与确实样本最相似的K个样本的值进行填充。
KNN缺失填补knnimpute/impyute/fancyimpute
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weixin_41512727的博客
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         常见的数据缺失填充方式分为很多种，比如删除法、均值法、回归法、KNN、MICE、EM等等。R语言包中在此方面比较全面，python稍差。          目前已有的两种常见的包，第一个是impyute，第二个是fancyimpute,具体的内容请百度，此方面的例子不是很多。比如fancyimpute中也集成了很多方式，包括均值、众数、频数填充，KNN填充、MCMC填充等。 ...
《用R探索医药数据科学》目录（近期更新第3篇，专栏已超150万字）
DAT｜R科学与人工智能
11-18 7804
市面上的 R 语言培训班和书籍（包括网络上的文章或视频），由于受限于培训时间或书籍篇幅，往往难以深入探讨 R 语言在数据科学或人工智能中的具体应用场景，内容泛泛而谈，最终无法真正解决实际工作中的问题。同时，它们也缺乏针对医药领域的深度结合与讨论。为了解决这些痛点，我们推出了《用 R 探索医药数据科学》专栏。该专栏将持续更新，不仅为您提供系统化的学习内容，更致力于成为您掌握最新、最全医药数据科学技术的得力助手。
knn算法填补缺失值
最新发布
02-24
### 使用KNN算法填补数据集中的缺失值 #### KNN算法简介 KNN（K-最近邻）算法是一种基于实例的学习方法，在处理缺失值时，该算法通过计算待填补样本与其他完整样本之间的距离，找出与其最接近的K个邻居，并利用这些邻居的信息来推断缺失值。这种方法能够较好地保留数据分布特性。 #### 数据预处理 对于含有时间序列特征的数据集，如PM10浓度测量记录[^3]，由于其数值不仅受空间位置影响还随时间变化而波动，因此不适合采用简单的统计量替代法。此时应考虑将时间戳转换成可参与运算的时间差向量作为额外维度加入模型训练过程之中；另外还需注意标准化操作以消除不同指标间量纲差异带来的干扰。 #### Python实现流程 下面给出一段具体的Python代码用于展示如何借助`sklearn`库下的`KNeighborsClassifier`类完成上述任务： ```python import numpy as np from sklearn.impute import KNNImputer import pandas as pd # 假设df是一个Pandas DataFrame对象，其中包含了部分带有NaN标记的PM10读数 imputer = KNNImputer(n_neighbors=5, weights="uniform") # 初始化KNN Imputer，默认参数设置为k=5且权重相等 df_filled = imputer.fit_transform(df) # 执行拟合并返回已填充后的数组形式的结果 filled_df = pd.DataFrame(data=df_filled, columns=df.columns) # 将结果重新构造成DataFrame结构以便后续分析 ``` 这段程序首先导入必要的包并创建了一个名为`imputer`的对象，它代表了配置好超参之后准备就绪等待调用fit()函数执行实际工作的KNN插补器实体。接着把原始表格传入此对象内部进行学习模式构建以及相应空缺处修复工作。最后一步则是为了方便查看和进一步挖掘价值，再次封装回易于理解的形式——即pandas dataframe。 #### 参数调整建议 - `n_neighbors`: 控制选取多少个临近点参与到最终决策当中去； - `weights`: 可选{"distance", "uniform"}两种方式指定是否让较近者拥有更大影响力； - 当面对高维稀疏矩阵时可能还需要适当调节其他选项比如metric度量标准等等。
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