knn填补缺失值
时间: 2025-06-22 12:51:48 浏览: 15
### 使用KNN算法填补数据集中的缺失值
KNN(K近邻)算法可以通过计算样本间的距离来估计缺失值,其核心思想是基于相似性原则。当某个特征值缺失时,可以从具有完整特征值的样本中找到与其最相近的若干个样本,并利用这些样本的信息推断出该缺失值。
#### 数据预处理阶段
在实际操作前,需对原始数据进行必要的清理和标准化处理。如果某些变量之间存在显著差异,则可能会影响距离度量的结果。因此,在执行KNN填充之前通常会先对数值型列做归一化或标准化转换[^1]。
#### 距离度量的选择
为了衡量两个对象之间的接近程度,可以选择不同的距离函数,比如欧氏距离、曼哈顿距离或者余弦相似度等。其中,默认情况下经常采用的是欧几里得距离作为默认选项之一[^4]。
#### 邻居数目k的选择
选取适当大小的参数`k`非常重要;过小可能导致模型过度拟合局部噪声,过大则会使全局模式模糊不清。一般建议从小范围尝试多个候选值并评估各自的表现效果后再决定最终使用的最佳值[^2]。
以下是具体的Python实现代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.impute import KNNImputer
# 创建带有NA/NAN的数据框示例
data = [[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]]
print("Original Data:")
for row in data:
print(row)
imputer = KNNImputer(n_neighbors=2) # 设置邻居数量为2
new_data = imputer.fit_transform(data)
print("\nData After Imputation with KNN:")
for row in new_data:
print([round(x,2) for x in row])
```
上述脚本展示了如何运用sklearn库里的`KNNImputer`类完成自动化的缺失值替换过程。这里我们设定了寻找最近邻的数量为2[`n_neighbors=2`],当然你可以依据实际情况调整这个超参直到获得满意的效果为止。
### 注意事项
尽管KNN提供了一种直观且易于理解的方式来解决部分类型的丢失信息问题,但它也有自身的缺陷需要注意。例如随着维度的增长,高维空间内的点趋于稀疏分布使得传统意义上的“临近”概念变得不再可靠——即所谓的“维度灾难”。另外就是前面提到过的关于性能方面的考量因素。
阅读全文
相关推荐


















