R语言 rminer包 imputation()函数中文帮助文档(中英文对照)

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imputation(rminer)
imputation()所属R语言包：rminer

                                        Missing data imputation (e.g. substitution by value or hotdeck method).
                                         缺失数据插补（例如替代由值或hotdeck方法）。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Missing data imputation (e.g. substitution by value or hotdeck method).  
缺失数据插补（例如替代由值或hotdeck方法）。


用法----------Usage----------


imputation(imethod = "value", D, Attribute = NULL, Missing = NA, Value = 1)



参数----------Arguments----------

参数：imethod
imputation method type:  
算方法类型：

value – substitutes missing data by Value (with single element or several elements);  
value  - 替代丢失的数据Value（与单个元素或多个元素）;

hotdeck – searches first the most similar example (i.e. using a k-nearest neighbor method – knn) in the dataset  and replaces the missing data by the value found in such example;   
hotdeck - 查找第一个最相似的例子（即使用k-近邻方法 - knn）的数据集，并取代丢失的数据的价值发现这样的例子;


参数：D
dataset with missing data (data.frame)
丢失的数据的数据集（数据框）


参数：Attribute
if NULL then all attributes (data columns) with missing data are replaced. Else, Attribute is the attribute number (numeric) or name (character).
如果NULL然后所有的属性（数据列）丢失的数据被替换。否则，Attribute是属性编号（数字）或名称（字符）。


参数：Missing
missing data symbol
丢失的数据符号


参数：Value
the substitution value (if imethod=value) or number of neighbors (k of knn).
替换值（如果imethod=value）或数字的邻居（K的knn）。


Details

详细信息----------Details----------

Check the references.
检查的参考。


值----------Value----------

A data.frame without missing data.
数据框不丢失数据。


（作者）----------Author(s)----------



Paulo Cortez <a href="http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez">http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez</a>




参考文献----------References----------

M. Brown and J. Kros.<br> Data mining and the impact of missing data.<br> In Industrial Management &amp; Data Systems, 103(8):611-621, 2003.<br>

参见----------See Also----------

fit, factorize and delevels.
fit，factorize和delevels。


实例----------Examples----------


d=matrix(ncol=5,nrow=5)
d[1,]=c(5,4,3,2,1)
d[2,]=c(4,3,4,3,4)
d[3,]=c(1,1,1,1,1)
d[4,]=c(4,NA,3,4,4)
d[5,]=c(5,NA,NA,2,1)
d=data.frame(d); d[,3]=factor(d[,3])
print(d)
print(imputation("value",d,3,Value="3"))
print(imputation("value",d,2,Value=median(na.omit(d[,2]))))
print(imputation("value",d,2,Value=c(1,2)))
print(imputation("hotdeck",d,"X2",Value=1))
print(imputation("hotdeck",d,Value=1))

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