最近邻插补（nearest neighbor imputation），理学-统计学-数理统计-Data Imputation，利用辅助变量定义测量间距离度量，以距离含缺失数据观测最近的对应观测变量值作为插补值的方法。设辅助变量数据集为，为第个观测第个变量的数据，用为的第行观测数据，若为连续型数值变量，则不同观测间的距离可采用欧式距离：或马氏距离：式中为协方差矩阵。若为属性型数据，不同观测间的距离有多种度量方式，如可采用简单匹配系数距离：式中为示性函数。通过例子说明如何进行最近邻插补。数据集为，的第一行第三列数据缺失，用NA表示。以欧氏距离为例，第一个观测和第二个观测的距离：第一个观测和第三个观测的距离：因为，所以可用第二个观测的第三个变量数据值替代，即插补后。