缺失值处理的三种方法

  缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。 常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。 （1）均值插补 如果样本属性的距离是可度量的，则使用该属性有效值的平均值来插补缺失的值； 如果的距离是不可度量的，则使用该属性

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