Java实现KNN算法填充Excel缺失数据

本文介绍如何使用Java和Apache POI库实现KNN算法，对Excel表格中的缺失数据进行智能填充。

问题背景

在数据分析和处理过程中，经常会遇到数据缺失的情况。直接删除缺失数据会导致信息丢失，而使用平均值、中位数等方法填充又过于简单粗暴。KNN算法作为一种常用的数据挖掘算法，可以根据数据的局部邻近性进行预测，能够有效地解决数据缺失问题。

KNN算法原理

KNN算法的核心思想是：在一个数据集中，一个样本的类别由其k个最近邻的样本类别决定。对于缺失值的填充，可以将每个样本看作一个多维空间中的点，根据距离公式计算样本之间的距离，找到与缺失值最近的k个样本，并使用这k个样本的均值对缺失值进行填充。

代码实现

1. 导入必要库javaimport java.io.FileInputStream;import java.io.FileOutputStream;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.Comparator;import java.util.List;

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;import org.apache.poi.ss.usermodel.WorkbookFactory;

2. KNNAlgorithm类javapublic class KNNAlgorithm {

// K值，即取前k个最近的邻居    private static final int K = 3;

public double[][] fillMissingData(double[][] data) {        // 遍历每一个缺失值，计算其KNN邻近算法填充的值        for (int i = 0; i < data.length; i++) {            for (int j = 0; j < data[i].length; j++) {                if (Double.isNaN(data[i][j])) {                    // 对于每一个缺失值，获取其所在行和列                    List<Double> columnData = new ArrayList<>();                    for (int k = 0; k < data.length; k++) {                        if (!Double.isNaN(data[k][j])) {                            columnData.add(data[k][j]);                        }                    }                    // 计算该缺失值与该列中每个数值的距离，并将距离存储在一个List中                    List<Double> distances = new ArrayList<>();                    for (double value : columnData) {                        distances.add(Math.abs(value - data[i][j]));                    }                    // 对距离进行排序，取前k个最近的邻居                    List<Double> neighbors = new ArrayList<>();                    for (int k = 0; k < K; k++) {                        int index = distances.indexOf(Collections.min(distances));                        neighbors.add(columnData.get(index));                        distances.set(index, Double.MAX_VALUE);                    }                    // 对前k个最近的邻居进行处理，计算其平均值，并将其作为该缺失值的填充值                    double sum = 0;                    for (double value : neighbors) {                        sum += value;                    }                    data[i][j] = sum / K;                }            }        }        return data;    }}

3. 使用示例javapublic class Data_Recovery { public static void main(String[] args) throws Exception { // 读取Excel文件 FileInputStream inputStream = new FileInputStream('input.xlsx'); Workbook workbook = WorkbookFactory.create(inputStream); Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

    // 将Excel表格数据转换为二维数组        double[][] data = new double[sheet.getLastRowNum() + 1][sheet.getRow(0).getLastCellNum()];        for (int i = 0; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) {            Row row = sheet.getRow(i);            for (int j = 0; j < row.getLastCellNum(); j++) {                Cell cell = row.getCell(j);                if (cell != null && cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {                    data[i][j] = cell.getNumericCellValue();                } else {                    data[i][j] = Double.NaN;                }            }        }

    // 使用KNN算法填充缺失数据        KNNAlgorithm knn = new KNNAlgorithm();        double[][] newData = knn.fillMissingData(data);

    // 将填充后的数据写入新的sheet        Sheet sheet2 = workbook.createSheet('Sheet2');        for (int i = 0; i < newData.length; i++) {            Row row = sheet2.createRow(i);            for (int j = 0; j < newData[i].length; j++) {                Cell cell = row.createCell(j);                cell.setCellValue(newData[i][j]);            }        }

    // 保存Excel文件        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream('output.xlsx');        workbook.write(outputStream);

    // 关闭资源        workbook.close();        inputStream.close();        outputStream.close();    }}

总结

本文介绍了如何使用Java和Apache POI库实现KNN算法，对Excel表格中的缺失数据进行智能填充。KNN算法是一种简单有效的算法，可以应用于各种数据分析和处理场景。