R语言中缺失值处理 前言   在处理数据的过程中，样本往往会包含缺失值。我们有必要对缺失值进行处理，这样不但可以降低预测分析的数据偏差，而且还可以构建有效的模型。本文将简要介绍几种常见的数据缺失值处理方法。 目录  1. 数据准备和模式设定  2. 删除记录  3. 删除变量 ...

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 ...

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 ...

在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。在R中，经常使用VIM（Visualization and Imputation of Missing values）包来对缺失值进行可视化和插补。在使用VIM绘图时，有些绘图函数会对缺失值会自动进行插补。 缺失数据的分类 ...

################################################### 问题：缺失值 18.5.2 有关处理缺失值的各种方法有什么？各自的适用场景、 解决方案： na.fail(向量a) ： 有 NA 则返回错误，无 ...