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标题: 数学建模程序 [打印本页]

作者: 浅夏110    时间: 2020-5-19 09:36
标题: 数学建模程序

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.html

matlab实现


# f4 ^2 N4 C+ i+ {' d, `7 nB = 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','C7584');* n1 V7 ]% j, v& e& p" r: f5 V
A = B;
" l) c# j( W. S& M% I) n: ?[I,J]= size(A);  N# r1 `! E( {) X
( l3 W% D9 `4 n7 x8 d
for j=1:J6 L3 m+ Q7 v$ [; U1 M
   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN" J/ z" U( ^+ [. B" ^6 t
      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型( K" K8 ?0 r' v3 ?1 d- ]) @
       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置, _& ^: y2 l2 E; A
      end  0 W' y  r/ F2 O: h2 c
   end) o9 [% Q: F2 H9 H" w$ ]+ I* s$ y
end6 o* {2 l* c8 z% w0 I5 k) {8 u
; U" R) Y5 ?: P$ {6 Z
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)+ d6 y2 l9 C1 L, r7 g! l' A

* x6 J8 G& W* t% _/ Q& Gimport pandas as pd$ y% B5 q# S* f* c; e; H% N
9 g5 R, Z. |' c* v1 J
import numpy as np2 v" \9 F- m, T
% S' x$ R% k  _
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))/ x7 i% T% t% H* M& W8 W! X

0 j- n8 i' d4 ^. i# Make a few areas have NaN values' e! u/ a3 Y7 u: l8 D( T
0 I8 g2 T5 x. B! U& i' Z. `1 N, E+ |
df.iloc[1:3, 1] = np.nan
. O3 L0 G6 w' L! }+ |: t# ~2 J% L6 R7 n4 ]( E
df.iloc[5, 3] = np.nan" V) t' a6 P: y2 R) F

  P  `! O; c% C3 `, S  ~3 {df.iloc[7:9, 5] = np.nan: v  s3 }9 S$ s7 p5 m4 E

7 Z4 X7 w0 a6 y' {1 h4 tprint(df)1 B3 X* M1 K$ G, v
9 b; W3 r& C& a8 a: g& {  D+ S4 |
print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行. k- J6 }8 L- X! J8 p' [4 s5 w1 O
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列) [2 E! J. V  \; G

- ?' u! J, Y3 F: p* m9 x1 o

2.异常数据查找

z-score标准化(matlab实现)


- e% b4 s) P3 L2 f# `" D6 n9 SB = 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');
2 x! t( a0 ^# l8 A8 a%将数据z-score标准化
0 i5 `9 E* t7 p9 o, u0 z3 P0 q; S' M6 kA = zscore(B)6 q) D, z7 c: v) F, F2 e% G
disp(A)% d$ D5 v. I5 e( D% c3 l! `4 p
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
- y0 _; z7 a: ^+ S; |[m,n] = size(A)7 w; [; l6 a3 N! h8 u
for i = 1:n
3 s) g% z1 ?( m    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据" Q+ U, e% ]/ m5 b9 n4 M7 \
    if abs(A(1,i))>2$ }% f( i5 V9 o& I' f! l
        disp(['(1,',num2str(i),')'])
( o; C6 O! U1 m6 N" A1 f    end
2 W8 @5 r2 c* D. Xend
; j+ A" Q8 m" J" I+ X+ j1 G$ q4 T3 F3 n0 I9 K; F2 C
二.聚类分析
. P9 C, m( M; ?7 d  `+ m: K
+ z. @- U3 g" d; j/ R4 N" Y% a1.一维数据的聚类分析' K5 W" @# V2 M# K* G

/ K  n0 \$ `7 o( P9 {参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
. [6 e8 T+ K2 t
; _) z2 f9 Z- c7 W7 c( lmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
4 l8 @) L& e. E6 l4 o  y: R2 P1 o- o% S
clc;
6 m8 d8 a% f+ d# I* p( A6 z+ u+ U. L& c: b3 M2 I3 e0 X
clear;
- A3 w0 F' Z4 z7 h
$ _  G, Q. a; ]6 x5 n# cyw_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
$ ?1 @' t( y$ Q# W' h  {/ W0 _
4 l. a  v% w5 x6 U. _2 fA = yw_data';- L8 N. T# o' _3 i3 c

  W1 z* d) A6 ?, k2 |: x" C+ r& Xxx=A;
* \  D! L% v2 c5 }: k
9 L" M9 l+ V% F+ Y* V4 ^. \clus=4;6 {/ D+ }" y/ e% e% q
! r7 I* m/ {- |
[idx,c]=kmeans(xx,clus);6 p) {, _0 N( r* e' ]5 I5 ^

* P5 c5 d; X* ~) U; Dcc1=[];' C: u- h- v: I: B0 v& j$ j, O$ U
( o# Q2 D; t3 V% G1 r5 {( e
cc2=[];/ t7 y2 a  ^1 t/ M7 k3 e5 w# d- T" b
" y. z. |" I) x, m3 m5 _
cc3=[];
* d/ N, P+ [1 g# f. X) w
, ]2 n% |4 r. b3 E" \1 S# fcc4=[];
; v# z7 X! t. s5 ?2 `* n' }; A/ }. Q$ z, c- X. m
[n,m]=size(xx);
) _1 f, `1 ^+ V5 T4 O
  T9 K5 v  R1 ^3 ?$ F0 ffor i=1:n& O: D9 Y" U/ F% c8 u) q

, N, T7 v* H$ S- {0 V    if idx(i)==1, P. k" Z  a2 e$ V' l, R

1 m& ]9 j4 I# a6 r1 B4 _6 i; D        cc1=[cc1;xx(i)];4 U" {' e6 z. Y! Y0 W' r4 y; R
: y' ?" `& o% A! y5 ^# u; \: ?
    elseif idx(i)==2: q% {9 f9 N9 s. d2 `2 O4 O

. j: H  H5 d7 q        cc2=[cc2;xx(i)];
( `9 l5 ~. u/ P, q$ R1 Z* f' M6 t; R3 C
" i& P. d$ B5 j9 }. X  H" _- M3 B    elseif idx(i)==36 M) o( Q$ i8 O- k$ j5 [( B
! I: ^+ b; U5 x
        cc3=[cc3;xx(i)];. p2 h6 G- b* }7 l: Q( F7 e

4 J& `0 T0 D8 F; u! I     elseif idx(i)==4
- g  u* S. A9 ~% R# A8 w
" {. N) ]* I9 w0 @# P  a        cc4=[cc4;xx(i)];* ~8 z6 i% F' `. ]
5 o! b- v$ F" l+ R3 c
    end
! L% P  {( W# J, v/ c5 Q8 G* o9 Z& F, T' t( w3 F
end
9 u1 \  m8 C. l6 V4 a, S! }
- m( c: Z7 ~8 ~6 |4 t# Mdisp('第一类边界')  d7 D* [* U4 A) \* Y
4 k/ E3 I/ U5 W: ~4 X  [* v0 p! l
[min(cc1),max(cc1)]: k6 `) m- r) s) L

$ t; ^" T7 q4 r; C$ Y7 ~% j# `disp('第二类边界')
4 z" i6 b* E# X) `) ~
5 f/ [) F& q$ ?( _* v' C[min(cc2),max(cc2)]* N. j% u8 P  j) J5 U

* ]; \7 {. r; ]- ~disp('第三类边界')
5 c3 O% e- ^! U* D; w
2 z& H# F, n0 K) q$ F[min(cc3),max(cc3)]
' O& @' e. w. m6 P9 v, v) H; M$ v
- m$ _1 t9 F" S9 ~0 E2 O  Q, ^2 Qdisp('第四类边界')
# b) j' c* c  d1 _4 ~
2 ~+ t4 X* e3 j6 C[min(cc4),max(cc4)]
* d: V6 b; M# {- b" |/ H* ?  T
( F1 c& u9 e8 l  b6 Sdisp('四类中心')
8 T4 V3 v2 i  z+ M& o, {! U3 v9 T% K/ i) N: q' K& u
c
+ V& x7 J  p6 d0 U. v4 Z/ o( U; {# |
% k/ L) C  k, ]/ r2 k! H, Kh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; ) ]0 c  F7 ^, i/ i4 \1 b

& x" ~6 {" a- B! Vfor i=1:n- y" \" |* d- ~7 u, k& I; z
7 P, h7 }2 c9 K9 ?- @9 p9 J
    if idx(i)==1
- n% G# b5 Y/ w$ N" y; `8 D' E1 u" b% W+ [  g3 `7 H1 C3 ~0 x
        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);7 R2 P4 e( N! o! e$ p) D
9 Z$ ^% A! `. `' o2 M
    elseif idx(i)==2
0 r; y' |/ o. L4 I) p. H# t; ]& q* w  `7 F5 L1 K$ v5 Z6 R% F
        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);# J3 }/ ?2 B/ o6 X( P
3 h: h6 l* N+ f, ]8 X6 r
    elseif idx(i)==3: _$ `8 R: K" l6 j
, H! C* V( h7 L5 G1 A
        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
( h; Q2 s- y. Z* ~. o3 |4 X6 o2 z/ A7 X; H
    elseif idx(i)==4
7 `9 ^7 _2 J7 x& K  }8 N# J( n7 R$ U+ Z$ y# @( i$ n" @) S6 M
        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
- H( i' n* U- F2 B# L9 z7 Y  P% _6 m+ s$ f' m, R) r
    end) J: O/ c, E9 m+ L3 S* L/ P3 X
3 h" T0 |& ~3 k) R- V
end' }* C* r7 `" c( o$ {3 f+ _* T
! {: O/ i9 E& P2 A: W
ylabel('一维样本数据值')
2 e2 y3 m7 G* C! A3 z
% ?/ }$ r" u: Y9 Kxlabel('样本序列')
7 m2 L; ^9 \& K8 a3 q$ X. o& M, F1 [; l1 @: e. S6 S$ K
, P, l. Q" e! r9 X1 O" l! g* O

2.二维数据的聚类分析

参考博文:https://blog.csdn.net/zpp1994/article/details/53456306

https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844


3 |1 M  N1 ?1 U5 j8 y/ k$ t/ r————————————————" ]' J( U' p8 w( w( H3 M
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。
$ r% _( J1 R, E; Y' s, H# U原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
) Y' A+ w) c( v5 L6 W
* W8 [5 T  U# y+ I! E" S
9 t* n. K& K$ I; [/ f
  a+ K" t5 ]; V7 p4 ?2 e( Z9 `2 d- r1 m2 b3 n

) Q+ f( K( ?$ c8 y0 T( W7 W- H5 k7 y/ F
( r* p! f1 n, N2 M7 x& u! x6 J





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