我现在对一个数据作clustering，missing data特别多，missing data有分类，也有实数。
我现在处理的方法是：
1.填一个固定值，比如100，表示它是missing data
2.填所在变量的均值
3.用SVDmiss填值。
4.在两点算距离时，忽略出现nan的变量。比如x1=（1，2，3），x2=（2，nan，4），dist（x1,x2)=sqrt((1-2)^2+(3-4)^2)。
请问大家还有什么思路。
3个回答
一般不就是上来二话不说，删了。
要么对于离散的，可以用朗格朗日插值，就是插值法，或者中值众数中位数填充。还可以用模型对缺失值进行预测。
对于缺失值达到一半左右的，直接把缺失和不缺失做二分类。
陈十一
2018-03-20 10:46
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