KNN(K-Nearest Neighbors)填充缺失值方法是一种基于距离的插补方法,它通过计算观测值之间的相似度(通常是欧氏距离)来确定缺失值的插补值。具体来说,KNN方法首先选择一个观测值作为目标,然后在所有非缺失观测值中找出距离目标最近的K个观测值,这K个观测值的平均值或加权平均值(权重通常与距离成反比)被用作目标观测值的插补值。 在实际应
主要是对缺失值进行处理。缺失值处理是对数据中的空值进行删除或者填充,简单的处理方法有直接删除、均值填充、中位数填充、众数填充和特殊值填充,更复杂的有插值填充、Knn均值填充等。 - 可视化分析 借助FineBI,团队进行了如下可视化分析: 🔧用户维度特征分析; ...