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在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据,同时,随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计。 在第三种情况下,删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差,同时,对数据进行填充也需要格外谨慎。
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先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本,将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。 (6)使用所有可能的值填充(Assigning All Possible values of the Attribute)
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方法如下：1、个案剔除法(ListwiseDeletion)最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwisedeletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。2、均值替换法(MeanImputation)
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一、常用方法 1. 删除 最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本大部分属性缺失，可以选择放弃该样本。虽然这种方法简单，
一、常用方法 1. 删除 最简单的方法是删除，删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失，这个属性能提供的信息有限，可以选择放弃使用该维属性；如果一个样本
元信上成客服1 5人参与回答 2024-11-28 (三)热卡填充(Hotdecking)于包含缺失值变量热卡填充数据库找与相似象用相似象值进行填充同问题能选用同标准相似进行判定见使用相关系数矩阵确定哪变量(变量
空山微风 5人参与回答 2024-11-28 (二)均值替换(Mean Imputation)变量十重要所缺失数据量较庞候案剔除遇困难许用数据同剔除围绕着问题研究者尝试各种各办其均值替换(mean impu
苦瓜老太婆 5人参与回答 2024-11-27 1、删除含有缺失值的个案 主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分
冰冷的火夫 5人参与回答 2024-11-27 1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用
赵鹏飞1976 6人参与回答 2024-11-28 