数据缺失处理

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。

数据质量是数据挖掘的基石，而缺失值则是影响数据质量的一大隐患。 缺失值，指的是数据集中部分记录或字段信息的缺失，可能源于信息获取成本过高、人为疏忽、设备故障或传输错误等。 信息获取成本高昂或暂时无法获取，以及人为疏忽，包括认为信息不重要、忘记填写、对数据理解有误等，都可能导致信息缺失。此外，数据采集、存储、传输环节出现的设备故障或介质损坏，也可能造成数据缺失。

当缺失值数量较少时，可以使用插入值替换空值。方法包括：1. 固定值（字段平均值、范围中间值或常数）2. 基于正态或均匀分布的随机值3. 自定义表达式（如全局变量）4. C&RT模型预测值（使用单独模型，用预测值替换空白和空值）

在 Windows 环境中运行 Hadoop 时，如果出现运行 bug，可能是由于缺少 winutils.exe 文件导致的。

将 winutils.exe、hadoop.dll 文件复制至 C:WindowsSystem32 目录即可进行本地调试。

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。

电脑提示缺少sqlite3？试试这个方案，帮你轻松解决问题。

Matlab的ISIS糖尿病缺失数据论文讨论了以下结果：Borja Seijo-Pardo，Amparo Alonso-Betanzos，Kristin P. Bennett，Ver？onica Bol？on-Canedo，Julie Josse，Mehreen Saeed，Isabelle Guyon。该研究指出，对于具有缺失数据的特征选择偏好的神经计算方法正在研究中，预处理步骤针对部分病例早期研究和生活方式的长期问卷调查项目进行了详细处理。实验数据的处理方法确保了数据的隐私性和安全性，主要代码文件包括生成AUC曲线的mainAUCwithprod.m和生成PR曲线的mainPRwithprod.m。如需了解更多Matlab代码相关内容，请联系我们。

Matlab编程：在缺失数据上进行一维插值。

用于解决MySQL缺失DLL文件的有效方法。