KNN填充 Python

KNN填充 Python

在数据处理和预处理过程中，经常会遇到缺失值的情况。缺失值的存在可能会影响数据分析和建模的准确性和可靠性。为了解决这个问题，一种常见的方法是使用K最近邻（K Nearest Neighbors，简称KNN）算法进行填充。本文将介绍如何使用Python中的KNN方法来填充缺失值。

KNN填充的基本思想是根据样本之间的相似性来推断缺失值。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。KNN算法中的相似性通常通过计算样本之间的距离来衡量，常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

下面是一个使用Python实现KNN填充的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer

# 创建一个包含缺失值的示例数据集
X = np