一、处理缺失值的步骤 　　一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤： 识别缺失数据 检查导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 　　遗憾的是，往往只有识别缺失数据是清晰明确的步骤。明白数据为何缺失依赖于你对数据生成过程的理解，而决定如何处理 ...

本文将从以下几个方面介绍R语言中的数据管理，1.数据处理函数 2.控制流 3.用户自定义函数 4.整合和重构 1.数据的处理函数 概率函数： 在模拟研究和蒙特卡洛方法中，经常需要获取来自给定均值向量和协方差阵的多元正太分布的数据 ...

《数据挖掘：R语言实战》 基本信息 作者： 黄文 王正林 丛书名： 大数据时代的R语言 出版社：电子工业出版社 ISBN：9787121231223 上架时间：2014-6-6 出版日期：2014 年6月 开本：16开 页码：292 版次：1-1 所属分类：计算机 ...

数据预处理与R语言 前言   最近正在学习数据挖掘方面知识，前前后后也查阅了不少资料。但是总是一个人学习，有点枯燥，所以就想着分享些资料。也是意在找点同道中人交流学习，亦或是大神指导下（这个当然更好><）。第一次发表文章，心里还是有点紧张的，所以不多说了，直接上干货：   在对数据 ...

R语言：处理缺失值 前言   实际工作中，数据集很少是完整的，许多情况下样本中都会包括若干缺失值NA，这在进行数据分析和挖掘时比较麻烦。   缺失值是数据中经常出现的问题，也是任何数据集中都可能出现的问题，无回答、录入错误等调查中常会出现的现象都会导致缺失数据。缺失值通常会用一些特殊符号进行 ...

R语言：缺失值处理 前言   《数据挖掘：R语言实战》第5章数据预处理，本章我们将使用mice软件包中的示例数据集来进行数据预处理演示，由于mice软件包以软件包lattice、MASS及nnet为基础建立，因此在加载mice软件包前要先安装、加载这三个软件包。本节为大家介绍缺失值处理 ...

R语言：数据缺失值的几种处理思路 前言   刚接触缺失数据研究的读者可能会被各式各样的方法和言论弄得眼花缭乱。处理缺失数据的方法有很多，但不能保证都生成一样的结果。下面给出了数据缺失值的几种处理思路。 目录  1. 缺失值产生的原因  2. 缺失值的类型  3. 缺失值的处理方法 ...

R语言：缺失值处理 前言   刚接触缺失数据研究的读者可能会被各式各样的方法和言论弄得眼花缭乱。该领域经典的读本是Little和Rubin的Statistical Analysis with Missing Data, Second Edition（2002）一书。其他比较优秀的专著 ...