本文對應《R語言實戰》第15章：處理缺失數據的高級方法 本文僅在書的基礎上進行簡單闡述，更加詳細的缺失數據問題研究將會單獨寫一篇文章。 處理缺失值的一般步驟： 識別缺失數據； 檢查導致數據缺失的原因； 刪除包含缺失值的實例或用合理的數值代替（插補）缺失值 ...

數據預處理與R語言 前言   最近正在學習數據挖掘方面知識，前前后后也查閱了不少資料。但是總是一個人學習，有點枯燥，所以就想着分享些資料。也是意在找點同道中人交流學習，亦或是大神指導下（這個當然更好><）。第一次發表文章，心里還是有點緊張的，所以不多說了，直接上干貨：   在對數據 ...

R語言：處理缺失值 前言   實際工作中，數據集很少是完整的，許多情況下樣本中都會包括若干缺失值NA，這在進行數據分析和挖掘時比較麻煩。   缺失值是數據中經常出現的問題，也是任何數據集中都可能出現的問題，無回答、錄入錯誤等調查中常會出現的現象都會導致缺失數據。缺失值通常會用一些特殊符號進行 ...

R語言：缺失值處理 前言   《數據挖掘：R語言實戰》第5章數據預處理，本章我們將使用mice軟件包中的示例數據集來進行數據預處理演示，由於mice軟件包以軟件包lattice、MASS及nnet為基礎建立，因此在加載mice軟件包前要先安裝、加載這三個軟件包。本節為大家介紹缺失值處理 ...

R語言：數據缺失值的幾種處理思路 前言   剛接觸缺失數據研究的讀者可能會被各式各樣的方法和言論弄得眼花繚亂。處理缺失數據的方法有很多，但不能保證都生成一樣的結果。下面給出了數據缺失值的幾種處理思路。 目錄  1. 缺失值產生的原因  2. 缺失值的類型  3. 缺失值的處理方法 ...

R語言：缺失值處理 前言   剛接觸缺失數據研究的讀者可能會被各式各樣的方法和言論弄得眼花繚亂。該領域經典的讀本是Little和Rubin的Statistical Analysis with Missing Data, Second Edition（2002）一書。其他比較優秀的專著 ...

R語言中缺失值處理 前言   在處理數據的過程中，樣本往往會包含缺失值。我們有必要對缺失值進行處理，這樣不但可以降低預測分析的數據偏差，而且還可以構建有效的模型。本文將簡要介紹幾種常見的數據缺失值處理方法。 目錄  1. 數據准備和模式設定  2. 刪除記錄  3. 刪除變量 ...

一、簡介 　　在實際工作中，遇到數據中帶有缺失值是非常常見的現象，簡單粗暴的做法如直接刪除包含缺失值的記錄、刪除缺失值比例過大的變量、用0填充缺失值等，但這些做法會很大程度上影響原始數據的分布或者浪費來之不易的數據信息，因此怎樣妥當地處理缺失值是一個持續活躍的領域，貢獻出眾多巧妙的方法，在不浪費 ...