knn插值法的缺点是,对因子类变量的插补效果不好。rpart包和mice包提供了更灵活的解决方案: 五、分类树与回归树预测法插补——rpart包 rpart的优点是只需一个未缺失值就可以填充整个数据样本。 对因子型变量,rpart函数可把method设为class(分类树);对数值型变量就设定method=anova(回归树)。当然,也要剔除因变量。
多重插补(multiple imputation)是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法,常用于处理比较复杂的缺失值问题。 R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包,如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法,被广泛运用于数据清洗过程中。 mice 包假设数据是随机缺失的,并根据变量的类型建立模型得...
1.缺失值判断 在R中,缺失值通常以"NA"表示,判断数据是否存在缺失值,通常使用函数is.na(),该函数是判断缺失值的最基本函数,可用于判断不同的数据对象,比如向量,列表和数据框。如果存在缺失值,返回TRUE,反正为FALSE。我们以DMwR中的一个数据集algae来演示数据的缺失值处理过程。 代码语言:javascript 复制 # 安装并...
#空格数据清洗 data<-read.csv('1.csv');install.packages('raster',repos='http://cran.r-project.org');library(raster);#空格值处理 new_data<-trim(data) 注意install.packages('raster', repos='http://cran.r-project.org') 使用R.studio的小伙伴,在下载包很慢的的时候,可以使用R的官网站点,在...
填补缺失值的方法可以是k个邻居的中位数,或者众数以及加权均值。本例采用中位数填补,如: >algae<-knnImputation(algae,k=10,meth=”median”) 参考资料: http://blog.sina.com.cn/s/blog_7fb03f7d01012j6p.html 数据挖掘与R语言/(葡)托尔戈(Torgo.L)著;...
在R 中,缺失值用 NA 表示,是“Not Available”的缩写。函数is.na( )可以用于识别缺失值,其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。 height <- c(100, 150, NA, 160) height # 100 150 <NA> 160 is.na(height) # FALSE FALSE TRUE FALSE 如果数据很少,缺失值的个数直接可以数出来,比如上面的变量 height ...
方法/步骤 1 假设有一组数据集如下：data=data.frame(y=c(1,2,3,NA,5,6),x1=c(6,NA,4,3,2,1),x2=c(1,3,6,9,12,NA))“NA”即表示缺失值。在R中输入该数据。2 #判断缺失数据is.na(data)#统计缺失值个数sum(is.na(data))3 #查看每个样本数据是否完整，其值与is.na()相反complete....
R语言之缺失值处理 缺失值处理 在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。 例如,年龄的缺失可能是由于某人没有提供他(她)的年龄。大部分统计分析方法都假定处理的是完整的数据集。因此,除了一些专业化的书籍,大多数统计学教科书很少涉及这一问题...
1 R语言缺失值处理 R语言使用广泛，处理数据分析过程中经常会遇到缺失值，如果不及时有效地处理缺失值，那么会对接下来的数据分析产生不良影响。R 语言中处理缺失值的方法也是多种多样的。Ⅰ 删除法 删除法是最常用的一种方法，可以根据需要直接删除缺失值所在的观测值，即删除全部带有缺失值的行或列，公式表示为...
R语言-缺失值判断以及处理 ###缺失值判断以及处理### #举例1:向量类型判断缺失值is.na和缺失值的填补which (x<-c(1,2,3,NA)) is.na(x)#返回一个逻辑向量,TRUE为缺失值,FALSE为非缺失值 table(is.na(x))#统计分类个数 sum(x)#当向量存在缺失值的时候统计结果也是缺失值 sum(...