35、时间序列缺失值填充与聚类-XGB动态时间序列预测

时间序列缺失值填充与聚类-XGB动态时间序列预测

1. 交通数据缺失值处理的重要性

交通数据包含道路网络、道路名称、路面状况、道路紧急情况、天气影响等诸多复杂因素。对交通数据的研究对于改善城市交通具有重要意义，它有助于构建更好的交通模型、减少交通拥堵和提高交通安全。然而，数据缺失可能导致研究结果出现偏差，不利于交通状况的改善。

对于数据挖掘而言，缺失值的存在会带来一系列问题，如系统丢失大量有用信息、不确定性增加、确定性成分难以把握，还会使挖掘过程陷入混乱，导致输出结果不可靠。而且数据挖掘算法本身难以处理不完整的数据，因此需要采用特殊方法推导和填充缺失值，以缩小数据挖掘算法与实际应用之间的差距。

2. 缺失值处理方法

目前，缺失值的处理基本分为三类：删除、填充和不处理。不同的处理方法根据数据集的缺失情况和研究内容会产生不同的效果。简单删除法操作简便、速度快，但容易导致数据集中有价值信息的丢失，且数据分布混乱，应用领域有限。因此，这里主要介绍几种缺失值填充方案。

填充方法大致可分为统计方法和机器学习方法两类：
- 统计方法 ：大多基于数据集本身进行假设，然后用原始数据集相应地填充缺失数据。这类方法不考虑数据对象本身的类别，填充值常受其他类别对象的影响，导致填充结果准确性较差。常见方法有EM填充算法、回归分析、多重插值等。
- 机器学习方法 ：通常用于对缺失数据集进行分类或聚类，然后进行填充。这类方法随着近年来机器学习的兴起而逐渐流行，代表性方法有K最近邻填充、贝叶斯网络等。

具体的填充方法如下：
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