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本节介绍：基于
参考文献中的预处理方法进行数据预处理，为该参考文献第一步实现，最终目的是实现可解释聚类分析 ，数据采用模拟数据无任何现实意义，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。
详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。
购买前请咨询，避免不必要的问题。
✨ 论文信息 ✨
✨ 模拟实现 ✨
✨ 结果解读 ✨
缺失值计算与可视化
：
- 计算数据集中的缺失值情况，并通过热图展示缺失值的分布
缺失值插补
：
- 找出高度相关的变量对，并基于这些相关性进行插补。插补的方式是通过回归模型预测和填充缺失值
- 生成插补对的散点图，以便查看插补效果
互信息与变量图
：
- 计算插补后的数据集的互信息，并基于此绘制变量之间的关系图（即变量图分区），帮助识别变量之间的相互关系
Hot Deck插补
：
- 对插补后的数据进行多次Hot Deck插补，填补剩余的缺失值，最后删除含有大量缺失值的行（超过33%的缺失）
数据的分布变化可视化
：
- 比较原始数据和插补后数据的分布，通过密度曲线展示填补后的数据与原始数据在分布上的差异
最后去除数据中的异常值，完成最终的数据清洗，整个过程通过一系列方法填补了缺失值、去除了异常值，并确保数据更完整和一致，准备好进行后续的分析或建模，也就是为后续的可解释聚类分析提供数据支持
✨ 该文章案例 ✨
在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。
同时，结合提供的免费AI聚合网站进行学习，能够让读者在理论与实践之间实现融会贯通，更加全面地掌握核心概念。
✨ 购买介绍 ✨
本节介绍到此结束，有需要学习数据分析和Python机器学习相关的朋友欢迎到 淘宝店铺：Python机器学习AI，或添加作者微信deep_ML联系 ，购买作者的公众号合集。截至目前为止，合集已包含200多篇文章，购买合集的同时，还将提供免费稳定的AI大模型使用，包括但不限于ChatGPT、Deepseek、Claude等。
更新的内容包含数据、代码、注释和参考资料。
作者仅分享案例项目，不提供额外的答疑服务。项目中将提供详细的代码注释和丰富的解读，帮助您理解每个步骤
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