缺失值处理

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。

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）

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。

Matlab编程：在缺失数据上进行一维插值。

Oracle数据库在处理空值时，有多种有效的方法和技巧可供选择。这些策略不仅能够有效处理空值情况，还能提升数据库操作的效率和数据完整性。

在Oracle SQL中，空值（NULL）指的是不可用、未知或不适用的值，不同于零或空格。任何对空值的运算仍然会得到空值的结果。例如，在以下查询中，对于ename为'KING'的雇员，其姓名和12*sal+comm的计算结果都将显示为空值。

Yanowitz和Bruckstein提出的二值化方法中，为了去除图像中的幽灵对象，可以使用后处理步骤。通过对每个打印对象边缘的平均梯度进行计算，并标记平均梯度低于阈值TP的对象为错误分类并删除。主要步骤包括：1. 使用（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声；2. 计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel边缘算子；3. 选择阈值TP的值；4. 对于所有4连通的打印组件，计算边缘像素的平均梯度，并去除平均边缘梯度低于阈值TP的打印组件。参考文献：Øivind Due Trier，Torfinn Taxt，1995年的文档图像二值化方法评估，详细信息请访问：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.53

在SQL中，分组函数与空值处理是重要的操作技巧。分组函数忽略了列中的空值，例如在员工表中计算平均值时，只考虑有有效值的行。这些函数包括COUNT(*)在内的所有分组函数都会忽略空值。

在处理高维数组时，经常会遇到NaN值或无效数据，这些数据可能会影响分析结果的准确性。为了有效处理这些问题，需要找到NaN值的位置并进行相应的数据处理，例如删除这些无效数据或者进行数据插值处理，以确保分析的准确性和可靠性。

涉及空值的查询IS NULL和IS NOT NULL (注意：有的系统允许NULL比较，可以使用＝和)例21查询缺少成绩的学生的学号及相应课程号。 SELECT Sno,Cno FROM SC WHERE Grade IS NULL;