数据挖掘：缺失值归因或填充

数据缺失值替换参数设置：可以选择删除缺失值或用特定值替换。

Matlab编程：在缺失数据上进行一维插值。

Value: 输入某个值作为清点对象。 System-missing: 以系统的缺失值作为清点对象。 System-or user missing: 以系统或用户指定的缺失值为清点对象。 Range: 指定数值的计数区域，其中包括： （ ）through（ ）: 在框内指定下限和上限。 lowest through（ ）: 在框内只指定上限。 （ ）highest through: 在框内只指定下限。

对比之前的案例，我们注意到当前数据集中缺少了“天气”这一属性。之前的属性及规则如下表所示： | 编号 | 风度 | 温度 | 是否外出 || ---- | ---- | --------- | -------- || 1 | 中 | 20-30℃ | 外出 || 2 | 低 | 30-35℃ | 不外出 || 3 | 大 | 10-20℃ | 不外出 || 4 | 大 | 30-35℃ | 外出 || 5 | 低 | 20-30℃ | 不外出 | 在缺少天气信息的情况下，数据挖掘的结果可能会出现偏差。

该方法结合实例学习和灰色理论技术，对缺失数据重复填补，直至结果满足要求。实验表明，其填补效果和效率优于KNN和均值替代法。

丹麦科技大学教授设计的插值工具，使用Fortran编写并提供.exe可执行文件，操作简便高效。英文说明：用于在地理或UTM坐标下从网格中插值数值。样条插值在以'nsp' x 'nsp'点窗口内进行，通常nsp值设为8以保证插值质量。

在处理BOT数据集时，首先将SVG标签转换为mask图像，然后利用MATLAB进行填充，以生成标准的mask图像。

FILLNANS函数可以通过反距离加权插值方法，替换数组X中的所有NaN值。具体而言，它使用从NaN节点到所有非NaN值的距离D来进行加权计算，远离已知值的部分将趋向于整体平均值。用户还可以通过调整加权函数中的幂p和半径d来进一步控制替换效果。

这是一个Matlab函数，用于便捷地填充图表中特定区域。灵感源自Python的Matplotlib包中同名函数，但本实现经过个人调整和优化。示例文件fill_between.m展示了其基本用法，详细说明可在GitHub https://github.com/drbenvincent/fill_between 查看，所有问题和拉取请求将在此处理。