在因子和chr（KNN Imputation）的情况下用逻辑值替换Na

Question

如果有人可以解释这个KNN估算是如何工作的，以及如何使用基于类似记录的值来填充Na和空因子/字符，我会非常感激。例如：

   KL_ID freq1 freq2 total1 total2 type1 type2 margin_visit margin_total
264149 462132    24    27 529.05 555.48   low   low    12.500000     4.995747
131702 277868    24    22 154.63 122.21   low   low    -8.333333   -20.966177
284924 488875   107   107 646.43 816.82  high  high     0.000000    26.358616
281236 484241    14    32 365.64 942.75   low   low   128.571429   157.835576
144396 295443     0     1   0.00  19.56     0   low          Inf          Inf
143278 293956     2     0 121.71   0.00   low     0  -100.000000  -100.000000
457256 730168     1    12  48.55 107.89   low   low  1100.000000   122.224511
151368 304711    28    30 997.60 919.11   low   low     7.142857    -7.867883
219131 399018     2     0  18.11   0.00   low     0  -100.000000  -100.000000
392124 641192     4     6  25.50  32.48   low   low    50.000000    27.372549
56849  172985     9     1 116.75  14.34   low   low   -88.888889   -87.717345
14950  113654     1     1  28.69  43.46   low   low     0.000000    51.481352
534871 828187    17    33  36.74 136.50   low   low    94.117647   271.529668
152378 306057    35     8 410.54 101.38   low   low   -77.142857   -75.305695
189103 357116    33    10 231.65  38.60   low   low   -69.696970   -83.336931
           kltype VANUS  SUGU RAHVUS INFOKOJU
264149 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
131702    churner    59 naine    EST        J
284924 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
281236 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
144396 nonchurner    39 naine    EST        J
143278    churner    35 naine    EST        E
457256 nonchurner    22  mees    RUS        J
151368    churner    41 naine    EST        J
219131    churner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
392124 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
56849     churner    41 naine    EST        J
14950  nonchurner    55  mees    EST        J
534871 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
152378    churner    32  mees    RUS        J
189103    churner    43  mees    EST        J

可以看出，我们在数据集中有很多缺失值，我们怎样才能为charachter和因素计算逻辑值。我知道使用zoo包我们可以归结为数字。

感谢您的帮助。

Answer 1

knn似乎是解决此类案件的好办法 一个简单的a<-kNN(df,variables=c("col1","col2"),k=6) 如果很多非国家行动者没有被通知，他们会做出估算。