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DAY 15
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R語言-分群(clustering)的實戰應用系列 第 15

[Day-15] R語言 - 分群應用(一) 補值前處理 ( Fill.NA with Clustering in R.Studio )

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## 應用一: 分群補數值 ####
library(missForest) #產生隨機na值
library(naniar) #chk na
library(dplyr)
#前置(無標準化) na補值簡介
data(iris)
iris <- iris[,-5]
iris <- prodNA(iris, noNA = 0.01) # 產生1% na值
any_na(iris)

colnms <- colnames(iris)
iris_na <- filter_at(iris,vars(starts_with(colnms)), any_vars(is.na(.)))
# any_vars 任一即挑出,all_vars 全部才挑出

iris_no_na <- iris[complete.cases(iris), ]
any_na(iris_no_na)

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