Question

这是我创建的数据集：

ID <- c('X',1,2,3)
Age <- c(30,25,33,35)
Asset_Size <- c(60,50,60,80)
Income <- c(NA,100000,90000,150000)
chart1 <- data.frame(ID,Age,Asset_Size,Income)

如果K = 3且方法=“距离加权投票”，我试图找到客户X的收入缺失值。到目前为止，我已经用“未加权投票”的方法完成了这个，这就是它的样子等。

train <- chart1[2:4, 2:3]
test <- chart1[1, 2:3]
cl <- chart1[2:4, 1]
knn(train, test, cl, k = 3, prob = T)

如何使用K = 3和“距离加权投票”方法查找缺失值？谢谢

Answer 1

require(VIM)
require(laeken)
kNN(chart1, k = 3, numFun = weightedMean, weightDist=TRUE)

Time difference of 0.008000851 secs
  ID Age Asset_Size   Income ID_imp Age_imp Asset_Size_imp Income_imp
1  X  30         60 106666.7  FALSE   FALSE          FALSE       TRUE
2  1  25         50 100000.0  FALSE   FALSE          FALSE      FALSE
3  2  33         60  90000.0  FALSE   FALSE          FALSE      FALSE
4  3  35         80 150000.0  FALSE   FALSE          FALSE      FALSE

如何使用R中的knn找到缺失值

1 个答案: