科研热力图中如何处理缺失数据以保证可视化效果的准确性？

Question

在科研热力图中，如何处理缺失数据以保证可视化效果的准确性是一个常见问题。缺失数据可能导致热力图模式扭曲或误导性结论。例如，直接忽略缺失值可能引发数据分布偏移，影响相关性分析。为解决此问题，常用方法包括：数据插补（如均值、中位数填充）、基于邻近点的估算（K近邻算法），以及高级模型预测（如矩阵分解）。然而，这些方法可能引入偏差或噪声。因此，需根据数据特性选择合适策略，同时在可视化中标记缺失数据位置，确保结果解释的透明性和可靠性。如何平衡缺失数据处理的精确性与可视化清晰度，是研究者面临的挑战。