数学建模程序

浅夏110 发表于 2020-5-19 09:36

一.数据预处理1.缺失数据查找wps实现(最简单的方法）https://zhidao.baidu.com/question/1690641178558189228.htmlmatlab实现
B = xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹\cumcm2012a\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls','第一组红葡萄酒品尝评分','C75:L84');
A = B;
= size(A);

for j=1:J
for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
   if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
   disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
   end
end
end

python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))

# Make a few areas have NaN values

df.iloc = np.nan

df.iloc = np.nan

df.iloc = np.nan

print(df)

print(df.index])  #打印缺失值的行
print(df.columns]) #打印缺失值的列

2.异常数据查找z-score标准化(matlab实现)
B = xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹\cumcm2012a\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls','第一组白葡萄酒品尝评分','D233:M233');
%将数据z-score标准化
A = zscore(B)
disp(A)
%获取矩阵的行数和列数，m为行数，n为列数
= size(A)
for i = 1:n
%确定一个阈值，用来判断是否是异常数据
if abs(A(1,i))>2
      disp(['(1,',num2str(i),')'])
end
end

二.聚类分析

1.一维数据的聚类分析

参考博文：https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html

matlab实现（参考博文：https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html）

clc;

clear;

yw_data=xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\第二问得分.xls');    %读入一维数据样本到yw_data矩阵

A = yw_data';

xx=A;

clus=4;

=kmeans(xx,clus);

cc1=[];

cc2=[];

cc3=[];

cc4=[];

=size(xx);

for i=1:n

if idx(i)==1

      cc1=;

elseif idx(i)==2

      cc2=;

elseif idx(i)==3

      cc3=;

   elseif idx(i)==4

      cc4=;

end

end

disp('第一类边界')

disp('第二类边界')

disp('第三类边界')

disp('第四类边界')

disp('四类中心')

c

h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;

for i=1:n

if idx(i)==1

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',);

elseif idx(i)==2

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',);

elseif idx(i)==3

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',);

elseif idx(i)==4

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',);

end

end

ylabel('一维样本数据值')

xlabel('样本序列')

2.二维数据的聚类分析参考博文：https://blog.csdn.net/zpp1994/article/details/53456306https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844
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版权声明：本文为CSDN博主「马马也」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621

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