R语言的缺失值处理（2）

最新推荐文章于 2024-12-12 16:48:05 发布
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本文介绍了几种常见的缺失值填补方法，包括使用DMwR包中的knnlmputation()函数进行k近邻填补，针对不同类型的变量选择合适的repart回归树方法，以及基于变量间相关性的回归填补方法。

用预测来填补。

DMwR包 knnlmputation(),利用knn进行填补，数据集要求剔除因变量，即响应变量。

但是 knnlmputation()，对于因子变量的取值，其效果不是很好。这是可以考虑用回归树

repart函数里边的参数说明，当取值为数值型method用anova，当为因子型用class。

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填补缺失值还可以根据变量之间的相关性：当两两变量存在很强的相关性的时候可以利用回归的方法进行填补，当然，也可以根据强相关的变量的取值趋势进行填补

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使用K最近邻（KNN）算法进行缺失值填充（R语言）
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