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  • matlab缺失值填补
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    项目场景:

    缺失值处理中遇到一列数据有间断、连续缺失值,且局部满足线性性,因此决定采用线性插值.又因为数据有303个缺失值,为了方便希望插值能自动填入空缺值.

    解决方案:

    以下为matlab代码

    #函数功能:对数据进行拟合插值,并自动将插值替换NaN
    
    #数据插值拟合
    """
    使用方法:
    	在matlab导入含间断的空缺值的列,赋值给y即可。即,将y用自己的数据替换,注意维度要求行维不可变,列维可变。
    """
    
    y = glucose              %glucose为导入的某列数据,维度(1,3000)
    x = 1:size(y)            % 生成13000的数据,维度(1,3000)
    
    data = [x',y]             %data维度(3000,2)
    % isnan(y)                 %判断是否为NaN,是则为1
    
    %以下为核心部分
    d=[]
    d_b =[]
    for i = 1:size(y)
        if isnan(data(i,2))       %是NaN返回1
            d = [d,data(i,1)]     %d为空值存在的索引
        else
            d_b = [d_b,data(i,1)]  %d为非空值存在的索引
        end
    end
    train_x =x(d_b)                 %train_x为x对应的所有非空数据
    train_y = y(d_b)				%train_y为y对应的所有非空数据
    cha = x(d)						%cha为待插值序号(可看作NaN的索引位置)
    pre =interp1(train_x,train_y,cha,'linear')
    
    
    
    %%数据自动插入
    %本质上就是NaN值用插值覆盖掉,然后将填充完的数据data保存
    %承接上面核心部分
    account =1
    for i = 1:size(y)
        if isnan(data(i,2))%是NaN返回1
            data(i,2)=pre(account)%d为空值存在的索引
            account =account+1
        else
            d_b = [d_b,data(i,1)]%d为非空值存在的索引
        end
    end
    

    欢迎提问,知无不言。

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    % 此文件讲解如何对缺失数据进行插补以及如何识别数据中存在的异常点
    % 主要针对的插补对象是数值型数据,从文本文件或者Excel文件中导入
    % MATLAB fillmissing 函数
    % MATLAB filloutliers 函数
    % EM算法数据插补(2019年8月21日单独专题)

    % 参考文献
    % https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fillmissing.html
    % https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/filloutliers.html#bvlnf4n-1-findmethod

    part 1:缺失数据处理

    %生成测试数据 test1, 该文件仅包含数字,列之间以tab分隔。
    xval=0:0.1:10; 
    yval_1=sin(xval); %正弦曲线
    yval_2=cos(xval); %余弦曲线
    
    %参杂缺失数据
    yval_1(20:30)=nan; % 第一条曲线20-30数据点缺失
    yval_2(59:69)=nan; % 第二条曲线59-69数据点缺失
    
    
    f=fopen('test1.txt','wt');
    fprintf(f,'x\tsin(x)\tcos(x)\n');
    for i=1:length(xval)
        fprintf(f,'%f\t%f\t%f\n',xval(i),yval_1(i),yval_2(i));
    end
    fclose(f);
    
    data1=importdata('test1.txt');
    testdata=data1.data;
    
    
    % 判断数据中是否存在缺失值
    if sum(isnan(testdata(:)))
        disp('存在缺失值')
    else
        disp('不存在缺失值')
    end
    

    %可以尝试下以下函数 mean(testdata), nanmean(testdata), mean(testdata,‘omitnan’)
    %观察有缺失值时部分函数的运算结果。

    % 缺失值并不影响plot函数,plot会自动将包含缺失值的点过滤。
    % 画出两条曲线,插图1

    figure
    plot(testdata(:,1),testdata(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata(:,1),testdata(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig1','emf')
    

    在这里插入图片描述

    观察对比以下几种缺失值插补方法的效果

    第一类方法,使用邻近的前一个非缺失值替换每个 NaN

    % 类似的还有next-使用下一个非缺失值插补,‘nearest’ - 距离最近的非缺失值

    testdata1=fillmissing(testdata,'previous');  
    figure
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig2','emf')
    

    在这里插入图片描述

    第二类方法,使用线性插值linear、分段三次样条插值spline、保形分段三次样条插值pchip

    testdata1=fillmissing(testdata,'spline');  
    figure
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig3','emf')
    

    在这里插入图片描述

    第三类方法,使用移动滑窗插补,movmean, movmedian

    testdata1=fillmissing(testdata,'movmean',10); % 窗口长度为10的移动均值
    figure
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig4','emf')
    

    在这里插入图片描述

    part 2:异常值发现

    % 如何判断数据中是否存在异常点

    % B = filloutliers(A,fillmethod,findmethod)
    % B = filloutliers(A,fillmethod,movmethod,window) 指定根据 window 定义的
    % 窗口长度检测局部离群值的移动方法。例如,filloutliers(A,‘previous’,‘movmean’,5)
    %将包含五个元素的窗口中与局部均值相差超过三倍局部标准差的元素标识为离群值。

    %生成测试数据 test1, 该文件仅包含数字,列之间以tab分隔。
    xval=0:0.1:10; 
    yval_1=0.2*sin(xval); %正弦曲线
    yval_2=0.2*cos(xval); %余弦曲线
    
    % 参杂缺失数据
    yval_1(20:30)=yval_1(20:30)+(rand(1,11)-0.5)*20; % 第一条曲线20-30数据加入异常点
    yval_2(59:69)=yval_2(59:69)+(rand(1,11)-0.5)*20; % 第二条曲线59-69数据加入异常点
    
    
    f=fopen('test2.txt','wt');
    fprintf(f,'x\tsin(x)\tcos(x)\n');
    for i=1:length(xval)
        fprintf(f,'%f\t%f\t%f\n',xval(i),yval_1(i),yval_2(i));
    end
    fclose(f);
    
    % 判断数据中是否存在缺失值
    data2=importdata('test2.txt');
    testdata=data2.data;
    if sum(isnan(testdata(:)))
        disp('存在缺失值')
    else
        disp('不存在缺失值')
    end
    
    % 画出两条曲线
    figure
    plot(testdata(:,1),testdata(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata(:,1),testdata(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig5','emf')
    

    在这里插入图片描述

    观察对比以下几种异常值查找并插补的效果

    % (1)用什么方法法检测离群值(当不制定时默认三倍标准差法)
    % (2)用什么方法替换离群值
    
    testdata1= filloutliers(testdata,'nearest','mean'); % 最近邻插补nearest+与均值相差超过三倍标准差检测mean
    figure %插图6
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig6','emf')
    

    在这里插入图片描述

    testdata1= filloutliers(testdata,'spline','grubbs'); % 三次样条插值+Grubbs 检验检测离群值
    figure 
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig7','emf')
    

    在这里插入图片描述

    testdata1= filloutliers(testdata,'spline','gesd'); % 三次样条插值+Grubbs 检验检测离群值
    figure 
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig8','emf')
    

    在这里插入图片描述

    基于滑窗的方法

    testdata1= filloutliers(testdata,'spline','movmedian',10); 
    figure 
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,2),'ro')
    hold on
    plot(testdata1(:,1),testdata1(:,3),'bo')
    xlabel('x')
    set(gca,'FontSize',16)
    legend({'sin(x)','cos(x)'},'Location','SouthWest')
    legend('boxoff') % 去掉legend丑陋的边框
    saveas(gca,'fig9','emf')
    
    

    在这里插入图片描述
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    文章目录前言1 加载原始数据2 查找缺失值并填充缺失值总结 前言    现实中采集的原始数据不一定满足预测模型的需求,往往在使用之前需要对原始数据进行处理,使得采集的原始数据满足需求,本文主要做的是数据...


    前言

       现实中采集的原始数据不一定满足预测模型的需求,往往在使用之前需要对原始数据进行处理,使得采集的原始数据满足需求,本文主要做的是数据缺失处理方法。

    1 加载原始数据

    load('pm25data.mat')% 原始数据
    figure
    t = datetime(2010,1,2,0,0,0) + hours(0:length(pm25data)-1)';% 创建与数据对应的时间向量。
    plot(pm25data)% 查看波形
    title('原始数据波形')
    xlabel('Time/h');
    ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
    

       如下图所示,可以看到原始数据波形有缺失部分
    在这里插入图片描述

    2 查找缺失值并填充缺失值

    % -------------------------------------------------------------------------
    % 查找缺失值
    % -------------------------------------------------------------------------
    TF1=ismissing(pm25data);% 查找缺失值,TF是逻辑矩阵,利用TF可以找到pm25data内的缺失值
    %     plot(t,TF1,'*') % TF中的1对应pm25data中的缺失值
    %     pm25data(TF1) % 显示缺失值位置
    TF = TF1;
    % -------------------------------------------------------------------------
    % 填充缺失值 (pm25dataPre是插补后的数据)
    % -------------------------------------------------------------------------
    pm25dataPre = pm25data;
    t = datetime(2010,1,2,0,0,0) + hours(0:length(pm25data)-1)';% 创建与数据对应的时间向量。
    while max(TF) % 如果还存在缺失值就继续插补
        % pm25data = fillmissing(pm25data,'movmean',30);% 使用窗口长度为 30 的移动均值填充缺失数据。
        pm25dataPre = fillmissing(pm25dataPre,'movmedian',30); % 使用窗口长度为 30 的移动中位数替换数据中的 NaN 值 
        TF=ismissing(pm25dataPre);% 查找数据中的缺失值,TF是逻辑矩阵,利用TF可以找到pm25data内的缺失值
    end
    %     plot(TF) % TF中的1对应pm25data中的缺失值,当数据中的缺失值填充完时,可以看到TF的值全为0
    plot(t,pm25dataPre,t(TF1),pm25dataPre(TF1),'x')% 查看插补后的数据 pm25dataPre
    title('插补后的数据波形')
    xlabel('Time/h');
    ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
    legend('原始数据','插补值')    
    %     save('pm25dataPre.mat','pm25dataPre');% 保存插补后的数据
    

    可以看到数据缺失部分,已被补全
    在这里插入图片描述


    总结

       以上就是今天要讲的内容,数据是pm2.5数据。如有不合理的地方还请指出。


    2021年4月5日09:51:56更新


    问:如何用缺失值的前两个值的平均值进行插补?

      对于一个一维向量 A = [x1,x2,x3,x4,x5,x6],其值如下表所示:

    Ax1x2x3x4x5x6
    Value5789

      可以看到x3和x6值缺失,对于x3进行插补,则
    x 3 = ( x 1 + x 2 ) / 2 = ( 5 + 7 ) / 2 = 6 x3 = {(x1+x2)}/{2} = (5+7)/2 = 6 x3=(x1+x2)/2=(5+7)/2=6
    同理
    x 6 = ( x 4 + x 5 ) / 2 = ( 8 + 9 ) / 2 = 8.5 x6 = {(x4+x5)}/{2} = (8+9)/2=8.5 x6=(x4+x5)/2=(8+9)/2=8.5
    故插值后,可得

    Ax1x2x3x4x5x6
    Value576898.5

    MATLAB程序实现:
    (注意:double 类型数据缺失值指示符为NaN)

    	A = [5,7,NaN,8,9,NaN] 
    	F = fillmissing(A,'movmean',[2,0])
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

      有一点需要注意,如果第一个元素为NaN,则无法对其进行插补。
    例如:

    	A = [NaN,5,7,NaN,8,9,NaN]
    	F = fillmissing(A,'movmean',[2,0])
    

    在这里插入图片描述


    问:如何用缺失值的前一个值和后一个值的均值进行插补?

    MATLAB程序实现:

    	A = [5,NaN,7,NaN,3];
    	F = fillmissing(A,'movmean',3)
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

      道理很简单,分析方法和上文相同,诸君可以试着自己分析一下。


    2021年5月18日10:46:15更新


      有的人可能不会加载数据,针对这个问题,我进行了更新,上文中用到的数据源1,在本次更新中会给出。程序运行后,会自动下载数据2,然后读取数据3,最后直接运行出结果。

    clear;clc;close all;
    %% 下载数据
    
        api = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00381/';
        url = [api 'PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv'];
        filename = 'DataSet.csv';
        options = weboptions('Timeout',Inf); % 将超时值设置为 Inf 以使连接不会超时。
        outfilename = websave(filename,url,options); % 数据下载,保存在DataSet.csv中
    %% 读取表格数据
    
        AllData = readmatrix(filename); 
        pm25data = AllData(25:43824,6); % 读取pm2.5数据
        save("pm25data.mat","pm25data") % 保存数据
    %% 加载原始数据  
    
        load('pm25data.mat')% 原始数据
        figure
        subplot(211)
    	t = datetime(2010,1,2,0,0,0) + hours(0:length(pm25data)-1)';% 创建与数据对应的时间向量。
        plot(t,pm25data)% 查看波形
        title('原始数据波形')
        xlabel('Time/h');
        ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
    %% 查找缺失值
    
        TF1=ismissing(pm25data);% 查找缺失值,TF是逻辑矩阵,利用TF可以找到pm25data内的缺失值
        TF = TF1;
    %% 填充缺失值 (pm25dataPre是插补后的数据)
    
        pm25dataPre = pm25data;
        while max(TF) % 如果还存在缺失值就继续插补
            % pm25data = fillmissing(pm25data,'movmean',30);% 使用窗口长度为 30 的移动均值填充缺失数据。
            pm25dataPre = fillmissing(pm25dataPre,'movmedian',30); % 使用窗口长度为 30 的移动中位数替换数据中的 NaN 值 
            TF=ismissing(pm25dataPre);% 查找数据中的缺失值,TF是逻辑矩阵,利用TF可以找到pm25data内的缺失值
        end
        % plot(TF) % TF中的1对应pm25data中的缺失值,当数据中的缺失值填充完时,可以看到TF的值全为0
        subplot(212)
        plot(t,pm25dataPre,t(TF1),pm25dataPre(TF1),'x')% 查看插补后的数据 pm25dataPre
        title('插补后的数据波形')
        xlabel('Time/h');
        ylabel('PM_{2.5} / (\mu g.m^{-3})');
        legend('原始数据','插补值')
        % save('pm25dataPre.mat','pm25dataPre');% 保存插补后的数据
    

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    参考资料:


    1. UCI Machine Learning Repository: Data Sets. ↩︎

    2. 将 RESTful Web 服务中的内容保存到文件 - MATLAB websave - MathWorks 中国. ↩︎

    3. 从文件中读取矩阵 - MATLAB readmatrix - MathWorks 中国. ↩︎

    展开全文
  • 本文介绍通过拉格朗日插值法进行缺失值的填充: 先用一组简单的数据看一下拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lagrange import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline plt....
  • 因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题,其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料,耗费了我一晚上工作时间,所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考...
  • 而以这样数据集为基础进行建模或者数据分析时,缺失值会对结果产生一定的影响,所以提前处理缺失值是十分必要的。 对于缺失值处理大致可分为以下三方面: 不处理 删除含有缺失值的样本 填充缺失值 ...
  • 数学建模时对数据进行预处理,用移动平均法对缺失值进行填充
  • 数据出现缺失值以及异常值是数据处理中经常遇到的问题,matlab中设置了interp1,interp2等插值函数,但是这些函数在插值前需要用find等函数对缺失位置进行检索从而获得缺失值索引,用起来稍显麻烦。在matlab2017a...
  • Matlab 填补缺失数据

    千次阅读 2020-10-30 22:05:32
    这个函数原理有点类似于中值滤波之类的,小模板取...%% 这个函数用于对有缺失区域的数据进行填充 % 输入: % SST 待填补的灰度矩阵 % SST1 模板灰度矩阵 % t 可调参数,小模板大小 % 输出: % mat 填充之后的灰度矩阵
  • 该代码有助于填补时间序列... 为此,它需要一个缺少日期和时间的 DateTime 数组以及具有相应缺失值的测量数组。 它将检查日期数组中缺少的日期,并为测量数组中的相应日期填充 Nan,这将有助于获取连续的时间序列数据
  • %OP001JDA1=xlsread('splite_1JD.xls','sheet1');B1=fillmissing(A1,'linear');xlswrite('BQ_OP001_JD.xls',B1,'sheet1');A2=xlsread('splite_1JD.xls','sheet2');B2=fillmissing(A2,'linear');...
  • 缺失值处理

    2021-05-05 11:50:59
    缺失值处理 在对数据有足够的理解后,是时候给你的机器学习算法准备数据了。大部分的机器学习算法无法在缺失的特征上工作,因此本文将介绍几种常用的缺失值处理方法,并给出代码示例。值得注意的是,缺失值处理是...
  • SMOOTHN 可以处理缺失 (NaN) (参见屏幕截图和示例)。 SMOOTHN(...,'robust') 执行稳健的平滑,以最大限度地减少外围数据的影响(请参见屏幕截图和示例)。 通过最小化广义交叉验证分数使 SMOOTHN 不受监督。 ...
  • 这个简单的辅助函数让您可以用更短更清晰的替代方法替换常见的输入参数处理代码。 例如,而不是: 如果 nargin < 2 x = 42; 结尾如果 ~isfield(options, 'verbose') options.verbose = false; 结尾如果 ~isfield...
  • 笔记-缺失值处理

    2017-12-04 13:46:09
    缺失值(missing value)是机器学习建模过程中最让人头疼的问题之一。重要属性的缺失更是会让模型的预测效果变差,容易让模型过拟合。解决方法主要有三类:删除含缺失值的数据行(instance)、删除含缺失值的数据列...
  • 前言 在对数据进行预处理中,我们经常会遇到缺失值和异常值的情况,下面我们对这两种情况的常用技术...我习惯先处理异常值,再处理缺失值。 异常值的识别方法 异常值,指的是样本中的一些数值明显偏离其余数值的.
  • 这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题,以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化,特征归一化及离散特征的编码等问题,同时会附上处理的Matlab程序代码,这篇博文先介绍缺失值的处理,要点...
  • 非有限数据(NaN 或 Inf)被视为缺失值。 EZSMOOTHN 是 SMOOTHN 函数的简单简化版本。 它包含大约 40 行代码,可以更轻松地理解 SMOOTHN。 在 Matlab 命令窗口中输入“help ezsmoothn”以获取完整说明和 1-D 到 3...
  • 缺失值处理 回归填充

    2021-12-31 14:29:14
    '80','78','90'], "Height":[np.nan, '175', '180', '167', np.nan,'169','185']}) print(sInfo) # 删除缺失值行 sInfonew = sInfo.dropna(axis=0,how="any") print(sInfonew) # 建立回归模型做数据填充 from ...
  • matlab数据缺失预测

    2021-04-18 13:59:04
    matlab 建立多元线性回归模型并进行显著性检验及预测问题例子; x=[143...灰色预测模型的MATLAB 程序及检验程序_电子/电路_工程科技_专业资料。灰色预测模型的 Matlab 程序及检验程序 %灰色预测模型程序 clear syms a...
  • 缺失值处理(Imputation)

    千次阅读 2019-06-17 19:57:20
    sklearn类提供了缺失值处理的基本策略,比如使用缺失值数值所在行或者列的均值,中位数,众数来替换缺失值,该类也兼容不同额缺失值编码 ‘’’ import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer '''...
  • MATLAB:使用插值替换缺失值(NaN)

    千次阅读 2021-04-18 03:22:12
    我有单元格数组,每个单元格包含一个值序列...我也对如何处理这些缺失值的其他建议持开放态度.请考虑此示例数据来说明问题:seq = {randn(1,10); randn(1,7); randn(1,8)};for i=1:numel(seq)%# simulate some missi...
  • Fillts的使用方式注意:fillts由于调用的是插值法,故只能对中间的nan进行补齐,两端的不能。(1)fillts(oldfts)对oldfts中的nan(nan也称空值,也称无限大的)用线性插值法补齐。(2)NEWFTS = FILLTS(OLDFTS, ...

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