移多补少方法总结

移多补少方法总结
移多补少是一种常见的数据清洗方法，主要用于将数据集中过多的缺失值替换为某些预定义值，从而减少数据集中的缺失值数量，提高数据集的质量。

以下是一些常用的移多补少方法:
1. 填充均值：将数据集中的缺失值填充为其均值。

2. 填充中位数：将数据集中的缺失值填充为其中位数。

3. 填充众数：将数据集中的缺失值填充为其众数。

4. 填充常数：将数据集中的缺失值填充为常数，如零或一个常量。

5. 填充标准差：将数据集中的缺失值填充为其标准差乘以一个常数。

6. 填充方差：将数据集中的缺失值填充为其方差。

7. 填充幂函数：将数据集中的缺失值填充为其幂函数的值。

8. 填充特征工程方法：使用特征工程技术将数据集中的缺失值替换为有意义的值，例如使用主成分分析、聚类等方法。

以上是常见的移多补少方法，实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法，同时也需要考虑方法的效果和效率。