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缺失的原因

1）有些信息暫時無法獲取，或者獲取信息的代價太大

2）有些信息是被遺漏的。

3）屬性值不存在。

缺失值的影響

1）數據挖掘建模將丟失大量的有用信息。

2）數據挖掘模型所表現出的不確定性更加顯著，模型中蘊涵的規律更難把握。

3）包含空值的數據會使建模過程陷入混亂，導致不可靠的輸出。

關于缺失值如何處理？在下一篇文章中給出答案！