论文是如何删除有缺失值的数据的_教育范文

答：（1）删除有遗漏值的数据。如果一个数据集只有少量的数据具有遗漏值，则忽略它们可能是合理的。但是如果给定的数据集中有很多数据具有遗漏值，则采取这种策略很难对数据进行可靠分析，并且具有遗漏值的数据中也包含一定的信息，或许这些信息对分析是至关重要的，因此忽略它们是要非常小心，要保证对分析没有影响。（2）估计遗漏值。有时，根据数据的特点能够可靠的估计遗漏值。具体就是根据邻近点的属性值对遗漏值进行估计，常常选取邻近的平均属性值代替遗漏值，有时选取数据集的平均值代替遗漏值，或者进行曲线拟合，根据拟合的结果选择合适的属性值。（3）忽略遗漏值。许多聚类算法都可以用来直接处理具有遗漏值的数据，例如计算对象间的相似性，对保护遗漏值的数据可以使用没有遗漏值的属性值来计算相似性，这种相似性只是近似的，除非整个的数据属性很少，或者遗漏值的数据很多，否则其误差影响很小。
答：楼主去图书馆查阅《华北工学院学报》2003年05期的一篇论文吧名字叫带有缺失数据的聚类分析方法希望对你有帮助
传统的聚类分析方法需要完全数据集,但有些情况下数据是不完全的,即包含缺失数据,这给聚类分析带来了一定的困难

答：1、以下表为例，生物成绩中存在缺失值情况，因为样本量本就不大，直接去掉缺失值很可能会影响最后的结果。
2、我们在菜单栏依次点击“转换”、“替换缺失值”。
3、之后会弹出“替换缺失值”对话框。我们将生物字段点选入右侧选框。可以根据个人需要重新命名名称。
4、之后在查看器中可以看到对于缺失值的描述及处理方法。
5、返回SPSS主界面，可以看到新增的一列数据，对于缺失值已经进行了补充。
答：可以通过在线版spssau的【异常值】功能进行设置排除缺失值。
目前支持两种缺失值处理方法：
设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理，如果异常值不多时建议使用此类方法；
填补；如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数共四种填补方式。建议使用平均值填补方式。

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