使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

缺失值是数据分析中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，为了保持数据的完整性和准确性，我们需要进行缺失值的填补。KNN（K-最近邻）算法是一种常用的数据插值方法，可以通过找到与缺失样本最相似的K个样本来进行缺失值的估计。本文将详细介绍KNN算法的原理，并提供使用Python实现KNN缺失值填补的示例代码。

KNN算法的原理
KNN算法是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是通过找到与目标样本最接近的K个邻居来进行分类或回归。在缺失值填补中，我们可以将KNN算法应用于数值型特征的插值。具体步骤如下：

1. 计算距离：首先，我们需要选择一个合适的距离度量方法来衡量样本之间的相似性。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 确定邻居：对于每个缺失样本，我们需要找到与其最相似的K个邻居。可以通过计算样本间的距离，并选择最近的K个样本作为邻居。

3. 插值：根据邻居样本的特征值，使用合适的插值方法（如均值、中位数等）来估计缺失值。

Python实现KNN缺失值填补
下面是使用Python实现KNN缺失值填补的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsR