数据挖掘之缺失数据缺失的各种插补算法比较

0前言

代码请访问github的个人储存库里下载，喜欢的给个Star喔。

实验要求：完成插补实验
实验工具： 1、excel表格
2、记事本txt文件
3.、pycharm
4、JBPCAfill.jar包

1前期处理

1.2删除特殊字符

表格中含有None，#NULL!的字符，表示数据缺失，在表格统计数据个数时，字符None，#NULL!影响统计的数量，所以这些字符需要删除。代码在first包里的Prepare.py里。
思路：两个for循环对行和列进行扫描，遇到None或#NULL!字符，对其赋空值。

2.EM算法插值

2.1 步骤

1、下载ycimpute库，里面含有EM算法的插值函数
2、插入’index’字段名，目的是后期为筛选出非空的数据进行文字转数字，最后根据index值还原顺序
2、地址和手机号码都是文本类型，而EM算法的插值函数要求特征值全部为数字类型，于是将文本标签转为数字
4、选定特征值，
5、使用ycimpute库里的EM()函数插值
6、将数字类型的地址和手机号转成文本标签
步骤思路图

2.2 备注

代码操作如first包里的em.py所示，并且调用了toencoding.py代码

3 多重插值

代码操作如first包里mice.py所示，直接调用ycimpute库里的MICE函数，代码操作思路与EM算法操作相似，只需将from ycimpute.imputer import EM 改from ycimpute.imputer.mice import MICE，调用MICE函数里的插补函数即可。

4.比较EM算法、PPCA算法、BPCA算法的插值误差

4.1前期测试集的选取

1、将txt文件转成csv表格，代码如two包里的txttocsv所示
2、观察表格中各个属性的特点，车牌号是单一的，而其他因素都会影响着车的速度，对于时间的处理，我选择了取间隔时间，当前时间与下一个的时间间隔代码在two包的Diff.py里。
3、测试集的代码位于two包里的share.py里，此测试集代码可以保证每次运行都得到相同的测试集，找到测试集的下标并保存。并将其速度赋值为空。将测试集和训练集全部存入另一张表格。
4、对trafficflow21.csv里的特征值进行标准化处理

4.2. bpca算法的操作

4.2.1.前期处理

对于ppca算法，python2有直接安装的包，python3安装则会出错，于是我将ppca插值算法的包里函数直接复制粘贴到ppca.py里。对ppca插值算法的操作代码在two包的ppcamake.py里。分离出训练的特征值，进行标准化处理，对空值全部赋999操作，如two包的bpcapre.py所示，然后将转成txt文件。

4.2.2.操作步骤

在BPCA的jar包下载了JBPCAfill.jar，此包由Shigeyuki Oba所编写，此jar包作用是采用bpca算法对缺失的数据进行插补。此jar包的使用方法如图从网站截图而来。

将trafficflow23_filled.txt转成csv格式。

4.3.PPCA算法插值

1.python2可直接导入下载的PPCA插值的代码库，python3导入出错，于是将将ppca包里的函数复制粘贴至two包的ppca.py里，ppcamake.py是调用ppca插值算法里的函数。

4.4.EM算法插值

调用ycimpute里的EM模块即可。将测试集的特征值带进EM里的插值函数。返回插值处理后的特征值数据集。

4.5.三者比较的结果的可视化

代码如two包里的share.py所示，调用Plotfigure函数，如two包里的mainfunction.py所示，mainfunction.py通过调用ppcamake, emmake, bpcamake,share模块里的函数里的处理后的特征值数据集。进行可视化分析。bpca算法和EM算法插值的效果几乎相同，可见bpca算法最有效。

经验总结：
处理的数据存入表格，再进行操作，否则，会出现容易出现object类型
安装ycimpute库需要下载适合python版本的whl包

知识可以共享，数据打死也不会共享。