如何处理K-最近邻算法中的缺失值？

在K-最近邻算法中，如果存在缺失值，会影响到距离度量的计算和分类结果的准确性。因此，可以采取以下方法来处理缺失值：

删除缺失值

如果缺失值比例很小，可以将包含缺失值的数据样本删除，以保证距离度量的准确性。

填充缺失值

可以采用均值、中位数或众数等方法来填充缺失值，以保证距离度量的准确性。

插值法

可以采用线性插值、多项式插值等方法来推测缺失值，以保证距离度量的准确性。

特征缩放

可以采用特征缩放的方法，将缺失值替换为该特征的平均值或中位数。