在进行数据分析之前，我们往往需要对数据进行预处理，而最重要一部分就是怎么处理哪些缺失的数据。
通常的方法有四种：
- 删除这些缺失的数据。
- 用最高频数来补充缺失数据。
- 通过变量的相关关系来填充缺失值。
- 通过案例之间的相似性来填充缺失值。
下面通过R语言对上面4种方法进行说明（algae数据来源：http://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/extraFiles.html）
#方法一：删除这些缺失的数据。
algae[!complete.cases(algae),];#显示所有含有缺失数据的行
nrow(algae[!complete.cases(algae),]);#行数ncol():列数
algae<-na.omit(algae);#删除缺失数据的行。
data(algae);
manyNAs(algae,0.3);#得到缺失值个数大于列数30%的行标。
apply(algae,1,function(x)sum(is.na(x)));#统计每行中含有缺失数据的个数。
apply(algae,2,function(x)sum(is.na(x)));#统计每列中含有缺失数据的个数。
algae<-algae[-c(62,199),];#删除含有较多缺失数据的行。
#方法二：用最高频数来补充缺失数据
data(algae);
algae[48,"mxPH"]<-mean(algae$mxPH,na.rm=T);#使用平均值（正态分布）补充缺失的数据。
algae[is.na(algae$Cl),"Cl"]<-median(algae$Cl,na.rm=T);#使用中位数补充这一列中所有缺失的数据
#方法三：通过变量的相关关系来填充缺失值
#1、使用函数cor()来获取变量之间的相关值矩阵。
cor(algae[,4:18],use="complete.obs");
symnum(cor(algae[,4:18],use="complete.obs"));
#2、通过得到的关联矩阵，得到哪些变量之间有较强的线性关系
data(algae);
algae<-algae[-manyNAs(algae),];
lm(PO4~oPO4,data=algae);#通过函数lm(,)来得到它们线性关系PO4=a+b*oPo4;
algae[28,"PO4"]<-42.897+1.293*algae[28,"oPO4"];
#建立一个函数；
fillP04<-function(x){
if(is.na(x))
retrun(NA)
else
return(42.897+1.293*x)
}
algae[is.na(algae$PO4),"PO4"]<-sapply(algae[is.na(algae$PO4),"oPO4"],fillP04);
histogram(~mxPH|size*speed,data = algae);
#方法四: 通过案例之间的相似性来填充缺失值
algae<-knnImputation(algae,k=10);
algae<-knnImputation(algae,k=10,meth="median");