今天介绍三种R常用的数据插补方法：1. R内置函数的简单值插补；2.MICE包插补缺失值；3.使用 missForest 包进行插补。使用到的数据集是Titanic。1library(ggplot2)2library(dplyr)3library(titanic)4library(cowplot)5library(titanic)首先查看一下数据集：本篇推文以titanic_train数据集的Age变量为例进行填补，查看Age...
多重插补法(Multiple imputation):多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据,利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集,再对这些数据集分别进行分析,最后对这些分析结果进行汇总处理。可以用mice包实现。 (3)使用对缺失数据不敏感的分析方法,例如决策树。 基本上缺失数据处理的流程是首先判断其模式是否随...
缺失值处理,从总体上来说分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理三种情况。 异常值分析 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值。异常值又称为离群点,异常值分析也成为离群点分析。 (1)简单统计量分析。对变量做一个描述...
其次,对于极值情况,如果数据呈现比较明显的偏态分布,可以考虑对数据进行Box-Cox转换或对数转换。对于数据缺失的情况,根据不同的缺失类型可以做删除或插补处理。最后,在因变量类别不平衡时,有两种处理方式,一是对小类过采样,二是对大类欠采样,两种方法都可以使得小类在数据集中达到一定比例。 在进行统计建模之前,我们还...
缺失值的处理办法 删除法 替换法 插补法 异常值的识别和处理 基于分位数法识别异常值 基于法识别异常值 基于模型法识别异常值 异常值的处理 数据形状的重塑 reshape2 Tidyr包 数据的聚合操作 基于aggregate函数的聚合 基于sqldf函数的聚合 基于group_by和summarize函数的聚合 ...
如果存在缺失值或离群值,可以根据具体情况进行处理,例如使用插补方法填充缺失值或删除离群值。 第三章:选择合适的聚类算法 R语言提供了多种聚类算法,常用的包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。在选择聚类算法时,要考虑数据的特点和分析目标。例如,如果数据的特征较多且样本数较大,可以选择K均值聚类算法;如果数据...
首先,我们需要导入环境监测数据,并进行数据预处理。常见的数据预处理方法包括数据清洗、缺失值处理和标准化等。清洗数据可以去除异常值和噪声,缺失值处理可以通过插补方法填补缺失数据,标准化可以将各个变量的单位和尺度统一。在R语言中,可以使用函数进行这些操作,如na.omit()函数用于删除缺失值,scale()函数用于进行标准...
今天介绍三种R常用的数据插补方法:1. R内置函数的简单值插补;2.MICE包插补缺失值;3.使用 missForest 包进行插补。使用到的数据集是Titanic。 1library(ggplot2) 2library(dplyr) 3library(titanic) 4library(cowplot) 5library(titanic) 首先查看一下数据集: ...
缺失值分析:使用简单的统计分析,可以得到含有缺失值的属性的个数、以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。缺失值处理,从总体上来说分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理三种情况。 异常值分析 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。异常值是指样本中的个别值,其数值明显...