KNN 算法填充缺失数据并生成曲线图
// 导入必要的库 package org.example;
import java.io.FileInputStream; // 用于读取输入文件 import java.io.FileOutputStream; // 用于写入输出文件 import java.text.DecimalFormat; // 用于格式化数字 import java.text.ParseException; // 用于解析日期 import java.text.SimpleDateFormat; // 用于格式化日期 import java.util.ArrayList; // 用于存储数据 import java.util.Collections; // 用于排序 import java.util.Comparator; // 用于排序 import java.util.Date; // 用于处理日期 import java.util.List; // 用于存储数据
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; // Excel 单元格 import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType; // Excel 单元格类型 import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; // Excel 行 import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; // Excel 工作表 import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook; // Excel 工作簿 import org.apache.poi.ss.usermodel.WorkbookFactory; // Excel 工作簿工厂
public class knn {
public static void main(String[] args) {
// 定义输入文件和输出文件的路径
String inputFile = 'input.xlsx';
String outputFile = 'output1.xlsx';
try (Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new FileInputStream(inputFile)); // 使用工作簿工厂创建 Excel 工作簿
FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(outputFile)) { // 创建输出文件
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 获取 Excel 工作表
DecimalFormat df = new DecimalFormat('#.##'); // 创建 Decimal 格式化器,用于保留两位小数
// 统计每个月的数据组数
List<Integer> monthCounts = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 1; i <= 12; i++) {
int count = 0;
for (int j = 1; j <= sheet.getLastRowNum(); j++) {
Row row = sheet.getRow(j);
if (row != null) {
Cell cell = row.getCell(0);
if (cell != null && cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {
Date date = cell.getDateCellValue();
if (date.getMonth() == i - 1) {
count++;
}
}
}
}
monthCounts.add(count);
}
// 计算每个月的平均时间间隔
List<Double> monthIntervals = new ArrayList<Double>();
for (int i = 1; i <= 12; i++) {
List<Date> dates = new ArrayList<Date>();
for (int j = 1; j <= sheet.getLastRowNum(); j++) {
Row row = sheet.getRow(j);
if (row != null) {
Cell cell = row.getCell(0);
if (cell != null && cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {
Date date = cell.getDateCellValue();
if (date.getMonth() == i - 1) {
dates.add(date);
}
}
}
}
if (dates.size() > 1) {
double interval = 0;
for (int j = 1; j < dates.size(); j++) {
interval += (dates.get(j).getTime() - dates.get(j - 1).getTime()) / (1000.0 * 3600 * 24);
}
interval /= (dates.size() - 1);
monthIntervals.add(interval);
} else {
monthIntervals.add(0.0);
}
}
// 补充数据并绘制曲线图
for (int i = 0; i < monthCounts.size(); i++) {
if (monthCounts.get(i) < 5) {
double interval = monthIntervals.get(i);
Date startDate = new Date(2021, i, 1, 0, 0);
for (int j = 0; j < 5 - monthCounts.get(i); j++) {
Date date = new Date(startDate.getTime() + (long)(j * interval * 24 * 3600 * 1000));
Row row = sheet.createRow(sheet.getLastRowNum() + 1);
Cell cell1 = row.createCell(0);
cell1.setCellValue(date);
Cell cell2 = row.createCell(1);
cell2.setCellValue(calculateKNN(sheet, row.getRowNum(), 1));
}
System.out.println('Data for month ' + (i + 1) + ' has been filled.');
}
}
// 对每一行进行处理
for (int i = 1; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) {
Row row = sheet.getRow(i); // 获取行对象
if (row != null) {
Cell cell = row.getCell(1); // 获取第二列单元格
if (cell != null && cell.getCellType() != CellType.BLANK) {
// 如果单元格不为空,则跳过
} else {
double avg = calculateKNN(sheet, i, 1); // 计算KNN邻近算法填充的值
if (avg > 0) { // 如果填充的值大于 0
if(cell == null){ // 如果单元格为空,则创建新的单元格
cell = row.createCell(1);
}
cell.setCellValue(Double.parseDouble(df.format(avg))); // 将填充的值填入单元格
}
}
}
}
workbook.write(outputStream); // 将工作簿写入输出文件
System.out.println('Data filling completed.'); // 输出信息
} catch (Exception e) { // 捕获异常
e.printStackTrace();
}
}
// 计算KNN邻近算法填充的值
private static double calculateKNN(Sheet sheet, int rowIndex, int columnIndex) {
List<Double> data = new ArrayList<Double>(); // 存储数据
for (int i = 0; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) { // 对每一行进行处理
Row row = sheet.getRow(i); // 获取行对象
if (row != null) {
Cell cell = row.getCell(columnIndex); // 获取指定列的单元格
if (cell != null && cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {
data.add(cell.getNumericCellValue()); // 将数据添加到列表中
}
}
}
if (data.size() > 0) { // 如果存在数据
double missingValue = 0; // 缺失值
Row row = sheet.getRow(rowIndex); // 获取当前行对象
if (row != null) {
Cell cell = row.getCell(columnIndex); // 获取指定列的单元格
if (cell == null || cell.getCellType() == CellType.BLANK) { // 如果单元格为空
missingValue = 0; // 缺失值为 0
} else if (cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {
missingValue = cell.getNumericCellValue(); // 缺失值为单元格中的值
} else if (cell.getCellType() == CellType.STRING) {
try {
missingValue = Double.parseDouble(cell.getStringCellValue()); // 转换为数字类型
} catch (NumberFormatException e) {
missingValue = 0; // 转换失败则缺失值为 0
}
}
}
if (missingValue > 0) { // 如果缺失值大于 0
return missingValue; // 直接返回缺失值
} else {
List<Double> distances = new ArrayList<Double>(); // 存储距离
for (double value : data) { // 遍历数据
double distance = Math.abs(value - missingValue); // 计算距离
distances.add(distance); // 将距离添加到列表中
}
Collections.sort(distances, new Comparator<Double>() { // 对距离进行排序
@Override
public int compare(Double o1, Double o2) {
return Double.compare(o1, o2);
}
});
int k = 3; // 取前三个最近的邻居
double sum = 0; // 总和
int count = 0; // 计数器
for (int i = 0; i < k && i < distances.size(); i++) { // 对前 k 个最近的邻居进行处理
double value = data.get(distances.indexOf(distances.get(i))); // 获取对应的值
sum += value; // 累加值
count++; // 计数器加 1
}
if (count > 0) { // 如果计数器大于 0
return sum / count; // 返回平均值
} else {
return 0; // 否则返回 0
}
}
} else {
return 0; // 如果不存在数据,则返回 0
}
}
// 解析日期
private static Date parseDate(String dateString) {
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat('yyyy/MM/dd HH:mm'); // 创建日期格式化器
try {
return dateFormat.parse(dateString); // 解析日期
} catch (ParseException e) { // 捕获异常
e.printStackTrace();
return null; // 返回 null
}
}
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/f2aW 著作权归作者所有。请勿转载和采集!