ClustImpute：内置缺失数据插补的K-Means聚类

此k-means算法能够对缺少值的数据进行聚类，并作为副产品完成数据集。该实现可以处理多个变量中的缺失值，并且计算效率高，因为它迭代地使用当前的聚类赋值来定义缺失值插补的合理分布。权重用于将丢失值的早期随机绘制（即，基于几次迭代后的簇分配绘制）缩小为每个特征的全局平均值。在固定的迭代次数后，这种收缩会慢慢消失，以反映集群分配的可信度不断提高。有关详细信息，请参见小插曲。

版本：	0.2.4
进口：	群集R,交配,数字播放器,马格里特,第三年,ggplot2,拉朗,针织物
建议：	gg额外,rmarkdown公司,测试那个（≥2.1.0），Hmisc公司,tictoc公司,拼写,校正图,冠状病毒
出版：	2021-05-31
作者：	奥利弗·普法菲尔
维护人员：	奥利弗·普法菲尔（Oliver Pfaffel）
许可证：	GPL-3公司
需要编译：	不
语言：	英语-美国
引用：	ClustImpute引文信息
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	Missing数据
CRAN检查：	ClustImpute结果

文档：

参考手册：	俱乐部导入.pdf
渐晕图：	模拟数据示例 算法描述

下载：

程序包来源：	俱乐部Impute_0.2.4.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：ClustImpute_0.2.4.zip俱乐部，r版本：ClustImpute_0.2.4.zip俱乐部，r-oldrel：ClustImpute_0.2.4.zip俱乐部
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：俱乐部Impute_0.2.4.tgz，r-release（arm64）：俱乐部Impute_0.2.4.tgz，r-oldrel（arm64）：俱乐部Impute_0.2.4.tgz，r-prerel（x86_64）：俱乐部Impute_0.2.4.tgz，r-release（x86_64）：俱乐部Impute_0.2.4.tgz
旧来源：	ClustImpute存档

反向依赖关系：

反向建议：

FeatureImpCluster功能

链接：

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