处理数据异常中的缺失值问题,第一种方法是删除数据中缺失的样本数据,第二种方法是删除缺失的值(将该数据的一个缺失属性删除)。第三个方法是样本对象和样本属性不删除,但是在分析的过程中忽略他,其他有值的属性可能能够被使用。第四个方法是有可能的值替换缺失的值,例如在人群的收入中,有些人缺少收入则可以用收入的平均值进行替换和填充。
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