r - Factors と chr の場合に Na を論理値に置き換える (KNN 代入)

Question

誰かがこの KNN 代入がどのように機能し、Na と空の因子/文字を同様の記録に基づいた値で埋めるためにどのように使用されるかを説明できれば、非常に助かります。たとえば、次のようになります。

   KL_ID freq1 freq2 total1 total2 type1 type2 margin_visit margin_total
264149 462132    24    27 529.05 555.48   low   low    12.500000     4.995747
131702 277868    24    22 154.63 122.21   low   low    -8.333333   -20.966177
284924 488875   107   107 646.43 816.82  high  high     0.000000    26.358616
281236 484241    14    32 365.64 942.75   low   low   128.571429   157.835576
144396 295443     0     1   0.00  19.56     0   low          Inf          Inf
143278 293956     2     0 121.71   0.00   low     0  -100.000000  -100.000000
457256 730168     1    12  48.55 107.89   low   low  1100.000000   122.224511
151368 304711    28    30 997.60 919.11   low   low     7.142857    -7.867883
219131 399018     2     0  18.11   0.00   low     0  -100.000000  -100.000000
392124 641192     4     6  25.50  32.48   low   low    50.000000    27.372549
56849  172985     9     1 116.75  14.34   low   low   -88.888889   -87.717345
14950  113654     1     1  28.69  43.46   low   low     0.000000    51.481352
534871 828187    17    33  36.74 136.50   low   low    94.117647   271.529668
152378 306057    35     8 410.54 101.38   low   low   -77.142857   -75.305695
189103 357116    33    10 231.65  38.60   low   low   -69.696970   -83.336931
           kltype VANUS  SUGU RAHVUS INFOKOJU
264149 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
131702    churner    59 naine    EST        J
284924 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
281236 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
144396 nonchurner    39 naine    EST        J
143278    churner    35 naine    EST        E
457256 nonchurner    22  mees    RUS        J
151368    churner    41 naine    EST        J
219131    churner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
392124 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
56849     churner    41 naine    EST        J
14950  nonchurner    55  mees    EST        J
534871 nonchurner    NA  <NA>   <NA>     <NA>
152378    churner    32  mees    RUS        J
189103    churner    43  mees    EST        J

データセットに多くの欠損値があることがわかるように、文字と因子の論理値をどのように代入できますか。zoo パッケージでは数値を代入できることを理解しています。

助けてくれてありがとう。

Answer 1

knn は、このようなケースを解決する良い方法のようです。
多くのNAの場合はお勧めしませんが、単純な
a<-kNN(df,variables=c("col1","col2"),k=6)
人が代入を行います。