Excel 数据修复 - KNN 算法填充缺失值

在代码中，knn补充的数值都是一样的是因为在计算k个最近邻居时，只考虑了数值的距离，而没有考虑其他特征的影响。这样会导致k个最近邻居的数值非常接近，从而导致补充的数值也非常接近。

要完整解决这个问题，可以考虑以下几点：

1. 考虑更多的特征：除了数值距离，还可以考虑其他特征的距离，例如时间特征、类别特征等。可以根据实际情况选择合适的特征进行距离计算。

2. 考虑权重：对于不同的特征，可以根据其重要性给予不同的权重。例如，对于数值特征，可以给予较高的权重，而对于类别特征，可以给予较低的权重。

3. 考虑更多的最近邻居：可以增加k的值，选择更多的最近邻居进行计算，这样可以更好地反映数据的分布情况。

4. 考虑不同的距离度量方法：可以尝试不同的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等，选择合适的方法可以更好地衡量数据之间的相似性。

5. 考虑使用其他的填充方法：除了knn算法，还可以考虑其他的填充方法，例如均值填充、中位数填充、回归填充等，根据实际情况选择合适的方法进行填充。

通过以上方法的综合应用，可以更好地解决knn补充的数值都是一样的问题，得到更准确的填充结果。