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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
$ N1 T2 H, A+ g. a
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
84');
7 b/ @( k; b# Q3 W8 NA = B;
0 w g4 P0 e: q+ i7 H[I,J]= size(A);
3 g# Z! ], E. O9 c# z" V
7 d3 }" Y5 f6 P, V1 I4 z- Tfor j=1:J
" {5 g7 m# |/ W: t; K for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
0 g2 @+ |9 j& T" v9 o; W" W% k" j if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型 R I" k6 e$ P* A
disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置5 Y% I+ w; l" |$ O5 C! ]) L
end
& L5 g: d& s2 R end
) p5 V. L2 z5 k; g6 L+ ~- yend7 U$ z- H, K( y
8 T4 W- z: T' e4 k% P- |
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
4 [; F' r8 z' m: Y& J& l
6 b5 L7 T% D1 J: D$ l. Oimport pandas as pd) P5 V9 X2 }7 w L" c( j& K
/ |) F/ o$ v4 }6 E- l/ N
import numpy as np# n3 N9 y; }+ m. ]- m& h
0 @9 R) e1 K' Y
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
! ?9 e3 B8 T1 I! a6 N3 S! g* {3 A$ l( [( _; m
# Make a few areas have NaN values: {' I5 @: K7 O1 U/ {% A- B, \
& o% o4 N* f! G5 }& Hdf.iloc[1:3, 1] = np.nan3 f( q6 W: x) z l$ g! l/ H. \3 B
0 e2 P7 b6 ? X; o
df.iloc[5, 3] = np.nan
4 N6 U! `8 i+ F0 a6 [( j6 t. j! n) ?! e6 r6 {8 ~! S& {5 M; u
df.iloc[7:9, 5] = np.nan6 y: j2 }: G4 N0 a/ c
) Y7 M1 J9 M3 ^+ X' S- T; v9 u& T
print(df)4 S1 \% m) u6 j$ |
" P6 b2 T. A& xprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行
3 D5 T, y8 Z) t# R( Tprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
9 F& s; `0 i" d# Q- \6 Z9 }* J) I8 H- J& t
2.异常数据查找
z-score标准化(matlab实现)
$ n1 H2 T! a9 J. J% ~8 PB = 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');
% N: m' N% h! U1 A' Q" s/ U2 n%将数据z-score标准化: R. u3 y# V) F F) X) Q
A = zscore(B)# o/ q7 j' a3 a, K& e/ C+ T
disp(A)3 `# i E$ s/ Z) T R
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
. o: \) K- N0 L B6 F[m,n] = size(A)2 `" s+ |. v& W, ], G' ?
for i = 1:n
0 q' V; |: A- X% W% E0 L6 R %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
# E, F: a" D4 v. A if abs(A(1,i))>26 i9 r3 }) v. a% S$ o
disp(['(1,',num2str(i),')']); b p6 v$ u' o. _
end+ |) E6 c/ `6 x
end
! i- `/ s1 P0 u
% E8 e% ^3 g7 J6 P+ R+ t! a二.聚类分析
1 k* `; U0 ?" L1 u8 H/ E- V' A
! F% W3 _6 f) j1.一维数据的聚类分析
( f; f2 P# U( R0 M& T* v% y: B8 \0 F3 F5 Y# d
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html D1 z8 W. `' M3 ]5 o
7 |0 F, v3 b, k9 Pmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)( ?% I- W% ~+ F4 R# n3 _ S
L6 P, e) Y/ k' b( q
clc;
" G4 v, d) J% R T* C, K2 z& k8 n p7 I' a$ p& P9 Y8 y
clear;
6 p( D! i- @. r2 ]0 z5 @# K) I6 G3 h
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8 g" ?" ~' T5 C7 z
; R* z. n. {$ a6 O2 n7 OA = yw_data';
( C* Y9 X4 F; P, n. a* r2 L2 I- u3 @# ~ H9 i6 i& h3 I
xx=A;( t3 d; F2 R2 s, ?% v
9 ~1 Z% w8 J& A0 S) |0 g: Uclus=4;2 Q4 {1 l, ?; t* V0 I3 a
& [+ e; s: L6 o$ R3 F3 m
[idx,c]=kmeans(xx,clus);6 ]; V# e7 s! \( L) V" P
; z! |0 x5 T; T5 L9 ^. r+ d
cc1=[];3 V' E+ l# {1 E; z& m4 T
& o# h/ L, z& P. n; N& occ2=[];
& W v, H+ @; H6 M* e4 ?' n4 U3 y# B- |4 s4 v V9 Z+ [- [0 T
cc3=[];6 j2 X. x, G( b i
' `! q' a. p& n* C; P3 i
cc4=[];! K: J6 U7 B2 g/ m
" o% @1 Q; x7 |[n,m]=size(xx);
6 P) J' i# G; E2 }3 D
1 b& ?4 ^% J7 Hfor i=1:n" `* a; ? k4 L' m& a9 i! g
) K* N. ]2 D' v& E" w: d5 Z
if idx(i)==1
, }% k6 T4 \, g0 t0 @4 ~- e+ _. p+ {/ d* B; F6 e( F
cc1=[cc1;xx(i)];
" l, D2 _4 b& s/ N
0 q V; U% R3 C& Y# L) D: ]: q elseif idx(i)==2
4 V! W/ }0 X! P/ q) l9 Z. N* C5 y o' n
cc2=[cc2;xx(i)];- v: D, A' ?0 }/ J, R! i4 W
6 ^3 W$ D; v" o, [; N elseif idx(i)==3, ? ]3 I) [3 k# l& Z
) I& u" Y) h. A' \: X2 A) q
cc3=[cc3;xx(i)];
4 a) c2 |7 z* I, e1 F+ k% E( b. E r, Y" ?. T
elseif idx(i)==4
+ U# W8 l) ^( ?" M# k$ y
( d7 G. g5 D, b9 R cc4=[cc4;xx(i)];2 ]0 _3 J. e$ K6 ?/ q* s/ p
# H8 d6 K, z2 l. j8 @. k$ m
end9 I0 h8 s( |% u
4 V+ j0 c$ x: T9 P+ C# A
end
2 q4 X) u; H3 `/ `& [) h# | i" z* m6 X7 K5 Q" d
disp('第一类边界')/ E4 n) u: U7 m& w' d' U
; T1 W9 }% {( m[min(cc1),max(cc1)]' ?1 g1 v4 }% H W6 T7 I! n- {; B% P
2 T* d$ v' ]! L( f7 I
disp('第二类边界')6 o6 P$ x1 v% B8 g1 d3 a' q5 f
0 Y5 l0 S0 t% D- ^4 t3 M; U" |
[min(cc2),max(cc2)]4 O, E* L5 n8 A2 ^6 ?9 F
) |( w G4 b+ ~0 j, r: G+ d
disp('第三类边界') e: y, e3 S# w$ \
6 W* M$ v5 i1 v7 R$ ~1 P: Y[min(cc3),max(cc3)]
5 {4 Q) w+ @2 W' C% B
( \- f: a) u) I* U, z( E1 adisp('第四类边界')
9 L7 E$ D# g1 Y5 p+ v1 D8 ~% ^5 m( k
[min(cc4),max(cc4)] ( [' ^! J$ i5 J
3 C2 E" k# f5 V3 Ldisp('四类中心')! Q9 v: e, [+ p1 S
9 q4 c, h5 N3 S
c
1 I( x" O5 @; T+ V4 W, v7 i2 f( P+ G. ?7 B, N2 [' J7 _
h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
. s+ y% \* s% a) E) ?
, @& x5 X% a! T5 |for i=1:n
m( B3 W- I: a) I% J) H
k8 g6 S p4 A( F. n* F9 o" u if idx(i)==17 H5 j' S- V& ~7 ^' u7 c5 \
5 d% l& ] s W* \7 A3 F, ^ text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);" R: R0 ?; F5 O9 t! G: C
1 p# {. s+ ~5 B" P4 @5 v* W
elseif idx(i)==2; C' s3 {) ~8 p: Z4 G
0 f# {3 q& @1 q$ P text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);1 m4 R; Z( d3 v1 \9 S+ T: E0 }
9 { c* j2 s2 D/ z% t* G elseif idx(i)==3" v' w; n+ f8 {8 O: S4 Z" D1 w
/ R2 a/ ^, y! K5 v text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
- ]- q+ O* N4 a$ M6 l; @
- p* C' s# |( A$ V/ P- ]! m! C- b elseif idx(i)==43 \9 n; A% x. O2 q: h! r8 h
+ v! R4 c3 G3 y
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);% a4 h; T# F8 X
& ^+ D) e: B* n
end
+ r! E; p; j) s$ Z6 w
7 N5 J) W2 T: t" i7 {) c' Nend6 \8 e" m. d- b$ {" J" Y3 Z
+ q0 O$ B0 a* w. Z- M* X
ylabel('一维样本数据值')
$ a# m) K) F" G" ]6 S7 }- K& P2 d/ m/ A/ ?, R
xlabel('样本序列')
$ e* T$ C7 j" P/ Q
. v0 @0 S+ D3 s' l0 ~5 y! o, u Q* O/ q) z$ f
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
6 D3 ^1 Z5 T* Q6 A& c0 t2 \
————————————————- U( H% v8 u& O5 y: H" F
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, c: a2 u( l( A3 N2 h! @9 f原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621+ ^1 {1 x p* \8 U$ \" \! [
; x& a; M! r2 P0 o& E+ h0 Z
6 u+ u( j* }. p. I- O7 ]( v6 E0 u+ f5 v- A- z
* S- A' \5 m7 X& `& h3 b
: T! a/ x( Y/ D7 E
% R; @4 `, r! t; b$ F3 L( X; K5 [( [1 k6 Y
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