如何使用均值插补或K近邻插补等技术处理缺失值？

缺失值插补通过替换缺失的数据点来实现完整的分析。均值插补用某个特征/列中可用值的平均值（均值）替代缺失的数值。KNN（K近邻）插补基于在最相似（最近邻）的完整记录中观察到的值来替换缺失值。这些技术对于处理现实世界数据收集中普遍存在的不完整数据集至关重要，可防止在统计学、机器学习和商业智能中出现有偏差或失败的分析。 均值插补计算简单且保留样本均值，但会降低方差并忽略特征相关性。KNN插补通过使用距离度量（如欧几里得距离）找到相似记录，利用它们的值来填补空白，从而利用特征之间的关系；它能更好地保留数据分布和模式，但计算量更大，对特征缩放敏感，并且需要选择“K”值。KNN的优势在于利用多列中的相关信息，使其适用于特征间关系显著的场景，如临床数据或调查数据。 应用均值插补的步骤：识别有缺失值的特征；计算每个特征非缺失值的均值；用列均值替换每个缺失项。适用于小规模数值数据的快速修复。KNN插补的步骤：缩放特征；选择“K”值和距离度量；为每个不完整记录识别K个最近的完整邻居；替换缺失值（例如，该特征邻居值的均值/众数）。可使用Scikit-learn等库实现。当数据存在有意义的局部模式时，优先选择KNN。这两种技术都能保留数据集大小，支持后续的模型训练和分析，否则这些分析在缺失数据情况下会失败。