2019-03-06
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缺失值处理方法有哪些？
问、缺失值处理方法有哪些？
答：
处理不完整数据集的方法主要有三大类：删除元组、数据补齐、不处理。
a、删除元组
b、数据补齐
1、人工填写（filling manually）：小数据使用
2、特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）：不推荐
3、平均值填充（Mean/Mode Completer）数值型：平均值填充
非数值型：出现频率最高的值填充(众数)
4、热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）
5、K最近距离邻法（K-means clustering）加权平均估计该样本的缺失数据
6、组合完整化方法（Combinatorial Completer）
7、回归（Regression）
8、期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）
9、多重填补（Multiple Imputation，MI，又称M-试探法）
10、 C4.5方法
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