KNN数据填补算法
KNN数据填补算法?？
在使用KNN算法对数据进行填补时🦈|_🐿😶，需要对每条样本寻找其近邻点🐳——🤥，所以我们首先需要计算不同样本之间的距离🐄_-😑，这里可以使用sklearn.neighbors中的NearestNeighbors来解决nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors, algorithm = 'ball_tree').fit(X)distances, indices = nbrs.kneighbors(X)获得了距离矩阵后我们便可到此结束了？🦙|🌴🕸。
一🦁🐿||☄️🐈、K近邻填补法（KNN)根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个个案😫--🙈，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据🌿_——🥀。KNN是一种建模预测的方法🕷🦖——🦕😬，将缺失的属性作为预测目标来预测🐈🦌——🌵。这种方法效果较好👹——_🙊⛅️，但是该方法有个根本的缺陷🦇🐲|👹🥌：如果其他属性和缺失属性无关💥————🌏，则预测的结果毫无意义🥈——😃。但是如果预测到此结束了？😙*|_🕸🐨。
在使用KNN算法对数据进行填补时🦈|_🐿😶，需要对每条样本寻找其近邻点🐳——🤥，所以我们首先需要计算不同样本之间的距离🐄_-😑，这里可以使用sklearn.neighbors中的NearestNeighbors来解决nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors, algorithm = 'ball_tree').fit(X)distances, indices = nbrs.kneighbors(X)获得了距离矩阵后我们便可到此结束了？🦙|🌴🕸。
一🦁🐿||☄️🐈、K近邻填补法（KNN)根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个个案😫--🙈，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据🌿_——🥀。KNN是一种建模预测的方法🕷🦖——🦕😬，将缺失的属性作为预测目标来预测🐈🦌——🌵。这种方法效果较好👹——_🙊⛅️，但是该方法有个根本的缺陷🦇🐲|👹🥌：如果其他属性和缺失属性无关💥————🌏，则预测的结果毫无意义🥈——😃。但是如果预测到此结束了？😙*|_🕸🐨。
- KNN算法忽略缺失值🌏-——🙊🎲，不参与距离计算🎋——|😯。 决策树将缺失值作为一种分布状态🙄——🕷🌻，参与建模过程🍂_🐕🦺😯。 DBSCAN算法不基于距离计算🙁🦝——😸🐒，因此缺失值本身的影响被消除😮-🐑😮。处理缺失值的步骤是🐆🌝|🌳🐬：首先通过一定的方法识别出缺失值🪰_🤫，然后分析缺失值在整个样本中的分布占比以及是否具有显著的无规律分布特征😓*_-🐺，接着考虑所选模型是否能后面会介绍🌍🦛-|😿。
4)装袋组合(构成了随机森林和KNN回归整合等算法的基础)7)加速整合(这是梯度提升和XGBoost算法的基础)8)参数优化或设计项目的优化算法(遗传算法🎍_😖，量子启发进化算法🦈||🤐，模拟锻炼😎|——🙉，粒子群优化)9)拓扑数据分析工具🐬——_🐘，特别适合于小样本大小的无监督学习(持久同调🧿🧿|🐓🤪， Morse-Smale聚类🌷🐷||🦣🦆， Mapper好了吧🌝|_😷！)10)深度学习架构(好了吧😵_——⛅️！
对于缺失值的处理?？
处理思路🧸🐐--🐗： 自动插补🌳|*🎄：例如XGBoost会通过training loss reduction来学习并找到最佳插补值🐁🌞_🦍。 忽略🐤🛷||🐯：缺失值不参与距离计算🎐_🎋🦝，例如😵🦧-😼😙：KNN🐉——|🤧🐍，LightGBM 将缺失值作为分布的一种状态🐟——-🏓：并参与到建模过程🐟——|🌎，例如🐳🐃——🐩：决策树以及变体🤫-|♟⚡️。 不基于距离做计算🌸|🍂*：因此基于值得距离计算本身的影响就消除了🦬|🐒🤯，例如*🎣-😚🌩：DBSCA是什么🐔🐂|😠🌦。
1)树模型对于缺失值的敏感度较低😮🥀|😰🏅，大部分时候可以在数据有缺失时使用😭☹️--😧🐍。2)涉及到距离度量(distance measurement)时🥈🌴||🐓👺，如计算两个点之间的距离🐅——😙，缺失数据就变得比较重要🥊🕸_——😲。因为涉及到“距离”这个概念🐁🪅|-🧐🌴，那么缺失值处理不当就会导致效果很差🏑🌷-♣😄，如K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)😯😨——*。3)线性模型的代价函数(loss function)往往到此结束了？😡🎣——🐹。
数据挖掘的方法有哪些??？
详情请查看视频回答🐍🦤|🎨🐍，
4.简单模仿🥏-🤑，看一些简单的素材文件😯✨||🐉，开始模仿其操作🦝——_🦊🦆，想像一下要怎么实现操作🌻__🦇，应用了哪些工具🎣|😸😈。5.自己定义目标🪁🌏——🦈，根据创作理念🔮🌹-——😥🐝，开始发挥创作性思维🦔🌵-——🥋，用学到的知识填补画面🎋-_😮，设计一副完整的作品😹🎊|🍃🐡。6.最重要的还是要多看大师们的作品*-🐪🦘，领悟其精髓🤑🌖_-🦉，化为已用🌍————🐬🌘，多看多思考🥇🦤|🦚*，形成自己的设计风格🎟——🐜🙄。有兴趣学习设计后面会介绍🌤🪄-——🐐⚡️。
如何解决数据缺失的问题??？
一👻🦕|🦇🦄、K近邻填补法根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个案🍂|🙉，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据🦔|🏉🦜。KNN是一种建模预测的方法🦟🦈|-🦛，将缺失的属性作为预测目标来预测🌙--🦟🦃。这种方法效果较好🦁🌾_🦄，但是该方法有个根本的缺陷🌎🦎——🍀：如果其他属性和缺失属性无关🌖🌛_-🎭，则预测的结果毫无意义🐽🥀-🎗🌲。但是如果预测结果相当等会说🌎-|😇♣。
一🌴——|🐏、K近邻填补法（KNN)根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据个案最近的K个个案😉——-🎯，将这K个值加权平均来估计出待填补的数据🐾🎀|🥅。KNN是一种建模预测的方法🤕🏓_🐫🌧，将缺失的属性作为预测目标来预测🀄*_-😀。这种方法效果较好🐯——😝，但是该方法有个根本的缺陷😉——|🤩：如果其他属性和缺失属性无关🦠_|🎁，则预测的结果毫无意义💫|_🏈☀️。但是如果预测等我继续说🏐||🏑。