第2章 k-近邻算法KNN 概述k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。一句话总结：近朱者赤近墨者黑！k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表
空值填充算法 &n
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2024-07-09 22:17:42
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KNN算法简介定义KNN：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，即该样本也属于这个类别。KNN算法流程总结1）计算已知类别数据集中的点与当前点的距离； 2）按距离递增次序排序； 3）选取与当前点距离最小的k个点； 4）统计前k个点所在的类别出现的频率； 5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；KNN算法API初步使用x = [[0
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2024-04-02 11:50:08
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缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化缺失值处理一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值。缺失值处理方法一般可分为：删除、统计值填充、统一值填充、前后向值填充、插值法填充、建模预测填充和具体分析7种方法。直接删除理论部分缺失值最简单的处理方法是删除，所谓删除就是删除属性或者删除样本，删
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2024-07-31 18:20:04
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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
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2024-01-13 13:10:30
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# - 依赖库：matplotlib、numpy、pandas、sklearn
# - 程序输入：ad_performance.txt
# - 程序输出：打印输出不同聚类类别的信息
# 程序
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt # 图形库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.clus
在数据分析中，我们会经常遇到缺失值问题。一般的缺失值的处理方法有删除法和填补法。通过删除法，我们可以删除缺失数据的样本或者变量。而缺失值填补法又可分为单变量填补法和多变量填补法，其中单变量填补法又可分为随机填补法、中位数/中值填补法、回归填补法等。本文简单介绍一下如何在R语言中利用mice包对缺失值进行回归填补。假设原始数据只有两列P（压力）和T（温度），具体数据如下：orig_data <
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2023-06-21 10:38:12
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利用随机森林填补缺失值介绍利用随机森林填补缺失值 介绍说到缺失值，我想各位在进行数据分析之前或多或少都是会遇到的。在做有关机器学习的项目的时候，出题人都是会给你一个好几万好几十万的数据，可能会出现很多的缺失值。填补缺失值的方法其实有很多，利用pandas自带的fillnan,replace方法，使用sklearn.impute的SimpleImputer等都是可以填补的，在这里主要是介绍使用随机森
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2023-10-23 08:23:09
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首先试验KNN的简单示例代码#方法3：
# 本论文拟采用的填充缺失值的方法为KNN:
import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
#创建一个包含缺失值的数据集
data_KNN={
'第一列':[1,2,None,4,5],
'第二列':[3,None,5,7,9],
'第三列':[2,4,
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2024-07-12 14:00:32
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```mermaid
gantt
title R语言右侧值填补缺失值实现流程
section 整体流程
准备数据 :a1, 2022-10-01, 1d
填补缺失值 :a2, after a1, 2d
输出结果 :a3, after a2, 1d
```
在R语言中，填补缺失值是数据处理中常见的操作，有时候我们需要对缺失值进
原创
2024-04-23 05:27:05
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# 如何使用R语言填补缺失值
在数据分析的过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。处理缺失值是数据清洗的一个重要步骤，而R语言提供了多种方法来填补缺失值。本文将介绍如何使用R语言来处理缺失值，并通过一个具体的示例来演示。
## 示例问题描述
假设我们有一份包含了学生姓名、年龄、成绩和缺失值的数据集，我们希望填补缺失值并进行数据分析。具体数据如下：
| 学生姓名 | 年龄 | 成绩 |
原创
2024-05-02 03:22:27
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来源 | R友舍简介缺失值是一个实际数据处理中常见的问题。其缺失机制大致可以分为完全随机缺失（MCAR），非随机缺失（MNAR）缺失的例子说明：假设一个数据集有3个变量 X1 , X2 , Y ,假设 X1 , X2 是完全变量, Y存在缺失值，那么当 Y 以0.5概率缺失，为MCAR当 X1<0 或者当 Y<0 , Y 发生缺失，为MNAR对于完全随机缺失，直接剔除一般不会带来偏误，
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2023-07-11 14:02:48
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KNN案例1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较2 np.shuffle的作用3 KNeighborsClassifier参数详解4 手写数字识别5 鸢尾花分类6 参数筛选7 工资预测 1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较 train_test_split是按指定比例划分原数据集，默认测试集占0.2
数据预处理.1缺失值处理删除法 删除小部分样本，在样本量大时（删除部分所占比例小于5%时）可以使用插补法 —均值插补：分为定距型（插入均值）和非定距型（众数或者中值） —回归插补：线性和非线性回归 —极大似然估计MLE（正态分布为例）极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明，在《权力的游戏》中有个场景，老徒利死的时候，尸体放在穿上，需要弓箭手在岸边发射火箭引燃。但是当时的艾德慕·徒利公爵射
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2024-06-03 16:32:55
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使用随机森林回归来填补缺失值1.导包先导入一些需要的包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer#用于填补缺少的类
from sklea
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2024-03-25 21:16:04
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下面我会介绍 在sklearn 的knn-api函数 ，然后 k近邻的算法步骤 ，使用 k近邻的思想过程 ，然后举几个使用k近邻算法的例子API 使用class sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=’uniform’, a
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2023-12-28 15:14:17
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一、前言缺失值是数据处理过程中不可跳过的一个步骤！当然，如果你的数据不存在缺失值，那就不需要这个文档了！你可能需要查看一下异常值了！！！ 现在我们来理解一下缺失值（类型）：
完全随机缺失（missing completely at random，MCAR）：指的是数据的缺失是随机的，数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。空值的出现与数据集中已知或者未知的特征是完全无关的（没有任何已知特征与其
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2023-10-08 08:50:57
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Python 是弱类型语言，其最明显的特征是在使用变量时，无需为其指定具体的数据类型。这会导致一种情况，即同一变量可能会被先后赋值不同的类对象，例如：class CLanguage:
defsay(self):
print("赋值的是 CLanguage 类的实例对象")
class CPython:
defsay(self):
print("赋值的是 CPython 类的实例对象"
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2024-09-03 16:56:18
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通过使用Kettle工具，创建一个转换fill_missing_value，并添加“文本文件输入”控件、“过滤记录”控件、“空操作（什么也不做）”控件、“替换NULL值”控件、“合并记录”控件、“字段选择”控件以及Hop跳连接线。双击“文本文件输入”控件，进入“文本文件输入”配置界面。单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件people_survey.txt；单击【增加】按钮，将要去除缺失值的文件
2019年8月19日 问答题1：缺失值数据预处理有哪些方法？ 处理缺失值的方法如下：删除记录，数据填补和不处理。主要以数据填补为主。 1 删除记录：该种方法在样本数据量十分大且确实值不多的情况下非常有效。 2 数据填补：插补大体有替换缺失值，拟合缺失值，虚拟变量等操作。替换是通过数据中非缺失数据的相似性来填补，其中的核心思想是发现相同群体的共同特征，拟合是通过其他特征建模来填补，虚拟变量是衍生的新
