Mahout處理缺失值的方法通常包括以下幾種：
刪除缺失值：可以直接刪除包含缺失值的樣本或特征。這種方法簡單直接，但可能會導致數據量減少和丟失有用信息。
替換缺失值：可以用均值、中位數、眾數等代替缺失值。這種方法可以保持數據量不變，但可能會引入一些誤差。
使用模型進行填充：可以通過構建模型來預測缺失值，然后進行填充。常用的方法包括KNN、隨機森林等。
多重填充：使用多個方法填充缺失值，然后綜合結果。這種方法可以提高填充的準確性。
選擇適合的處理方法取決于具體的數據集和問題，需要根據實際情況進行選擇。Mahout提供了一些工具和函數來方便地處理缺失值。
