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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


: K& f' R6 m3 }+ ?/ o1 jB = 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');& d4 S$ H  S0 x6 Q0 b: U5 [8 U
A = B;
( @0 p" J3 q1 w& q8 u  c$ W  ^[I,J]= size(A);/ h9 L# G- r4 |2 |# l

. _& M+ x+ x3 ~1 T' x7 g: e1 Xfor j=1:J
) q- h  I6 |8 W7 O+ @   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
( I; G2 R# N9 O( K7 C      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型$ A) H, B6 ]' O* M6 _) K- o6 u
       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
" E8 `5 Z- x. o) F0 ^      end  
% m0 l' \- [/ r5 H  F   end
, o/ W2 C( W) _; _# @end
! N4 A1 `9 Z( g/ Z9 m9 \- z! T+ Z1 C) ]" q* N
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)4 O$ }2 S( @- l- c, k6 w5 j6 Q$ m
, ~! X& `+ e3 r2 Y+ R
import pandas as pd& h: E" `1 E' c, J: p
- _. T7 q' j: N2 n$ `- S8 K5 Y! e
import numpy as np
0 N' M% t5 }4 Y" l% |; t9 c, j# d6 t9 h, ], V7 G. c2 u
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))$ k+ b/ J8 Q4 G* S, A& n! S+ ?
; e% O  P0 L5 Z9 o% ]$ c
# Make a few areas have NaN values7 n: z' ~9 u8 _
/ v$ M! Y% n+ A  g
df.iloc[1:3, 1] = np.nan
5 g5 m! J7 g" x* D0 ^
* P: U5 F2 [. `2 q: g- Rdf.iloc[5, 3] = np.nan
6 @# w6 w  f" I/ i- n; \6 p% s1 }/ n, ?
df.iloc[7:9, 5] = np.nan
; L. g. n% z) `( V0 _! Y9 Y6 M2 b) H
print(df)! h. P# o  n/ D: X; A. ~

: E3 {, z6 `, C% G4 a0 Tprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行  k9 u* [& X4 g
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
9 T' r3 S7 \$ o# t7 {
9 X0 S8 B  Q! a  }& H: [( F; s2 x- Y; T2 n

2.异常数据查找

z-score标准化(matlab实现)


1 t. H  E% A; CB = 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');
8 q7 v( Q! i, S9 W1 Q. ]0 ?%将数据z-score标准化
* g  I1 m7 J/ B2 R4 b+ X( {! |A = zscore(B)) O! u. W8 c7 x2 ]+ A
disp(A)
/ p3 r# f$ }% }; k, r& G1 o%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
# T4 J( P% U# Q8 d7 G[m,n] = size(A)8 G% L$ L+ V9 F/ c
for i = 1:n0 n' L! ?" j$ h
    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据! o6 q; O6 T# i; T2 p2 j5 b" @
    if abs(A(1,i))>2
3 V( J6 y  M9 p; ~) A+ d8 }+ [        disp(['(1,',num2str(i),')'])
9 ?7 t; Y- b$ @1 T8 M: h    end
; `" c9 d3 @* P4 [" T! n& fend* q% T, R% E3 [$ G
7 ?) g& ~8 z2 n8 p7 B- a; H
二.聚类分析/ x4 j- m; L. ^# c7 n. _/ N

& `8 l  \3 Q" ]9 F3 t  a1.一维数据的聚类分析" C* A. |0 M" g6 Q* n) ~! U5 {, B9 N- ~
9 ^7 {# n+ S0 ~  H6 \9 Z7 O3 t
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
* s* z. v& i( @. R5 _& @9 Z/ Z9 [- s0 r. T7 a8 M
matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
& w% T  v$ R: a' z( H- I! C  q4 M8 l
1 W8 t( S. U! _" H/ y5 Gclc;3 n# C* F1 F( l' ]

4 w/ }* ]4 G. p: {, W1 n$ z, Pclear;  Q  `! l, a7 C/ g: l

  ?: U. |9 q8 ]/ k$ t. h  \5 j4 ^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3 x! S. O7 \0 s( U$ C/ o6 }' k

' S  H0 W! Q: N% N/ F" nA = yw_data';" d  Y: N9 d5 i6 x8 |8 w. o
$ P: u: @  l6 j
xx=A;
+ M7 y& i7 v+ K) |, U- Y! x1 l( n2 T2 [5 }9 z/ u
clus=4;
3 M. Y2 m$ }! @; n
) i% Y7 N+ n4 _7 C! ~' O[idx,c]=kmeans(xx,clus);
+ |. n) v, x! A& @! I) k4 C0 ~8 U+ p" w
cc1=[];+ x* J. z2 J3 T5 X" I  x3 Y

4 N8 x9 B  v6 l6 m5 Jcc2=[];
8 n) U7 m4 G6 L- @
. I& M7 h5 N& H- Acc3=[];+ f6 z3 b" _. M6 S* m
& |, l6 l) V( a  W$ S9 o
cc4=[];& ^  S0 c( V, _3 c7 }* `& D8 R
, d) L5 P* Q8 e" n" s. D) c
[n,m]=size(xx);& F. l* l) X' t! _, y
4 \0 u' J- s4 n! X7 F# `
for i=1:n
6 _% s0 N% v5 @- M% \
1 y& `. Q3 n! `$ ^. V7 v1 a: X! L    if idx(i)==1. O  D6 `. V4 ?" }& ^& t
& H4 \  g- k5 x  n: ]7 M" k4 E  h# R" \: s
        cc1=[cc1;xx(i)];
; l* t" o8 n2 }% |) y& J; B& B, c( s6 W/ s
    elseif idx(i)==21 N8 }2 g, A( o
0 x1 h6 Q: v6 n* h/ |
        cc2=[cc2;xx(i)];
3 k- {, S+ C: W4 F# W. y; S
! Z& G2 e! L, ?. k+ ^( A- e    elseif idx(i)==3
, e0 v7 v" n* B" G. b1 ]+ ]* ?
( I7 s, O. i; d& o( R) ~        cc3=[cc3;xx(i)];
- }/ V1 u1 a$ m6 z1 u# d/ ?. t" i# g
. O' ^6 {+ B' Q; U' S     elseif idx(i)==4, S# d4 U9 @! I( z- E# G! p

* B9 n3 p" I8 ?) E        cc4=[cc4;xx(i)];
+ L9 M) K5 u) x: k0 l- H* u5 g& S
    end+ e6 b! Y9 n9 i4 x. M8 D" ]$ K9 H% @; V

: K+ u1 L5 v# R& _! ?0 Q! _end/ L" _4 W/ w8 u# C! n

* w8 n4 d: e4 ]9 E$ tdisp('第一类边界')& T( B) _/ m6 W- m+ ?
! H' K" F+ Q/ q  J1 Q
[min(cc1),max(cc1)]( X; I2 S  S- y  B
0 P' A  q: d  w, `/ h( k0 h
disp('第二类边界')2 T6 l' c" k( ]% S% z

& U0 q$ [) p* U9 ][min(cc2),max(cc2)]' {1 T9 R7 Y, @4 m. y  }0 c
. Q+ }8 ]# _, S9 e! a4 d
disp('第三类边界')
0 g6 L% r, V3 J( Y! f3 ~# Z6 s" j" Q' f# _# j
[min(cc3),max(cc3)]
' l# b( r/ c& I' R/ ~. W
) Z' L% ~( E0 K4 Adisp('第四类边界')1 m" B6 m! [" N, u' Z
: x- ?* ?+ `8 |, D
[min(cc4),max(cc4)]
$ P3 Q3 `# @; _2 \4 t: K2 g4 k- G+ k5 m
disp('四类中心')
. L. l* k8 V: t  H# h; M# V4 L) M; w' h) p9 @9 q
c5 T6 {! Y( G; |* D

, w5 `9 t  ~3 H5 n! {, wh1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
# R1 A* n' W' a; r# `- x
1 s1 D4 q* L6 G  @7 L  n  s) |% Cfor i=1:n
# u' N. o/ E5 b! i5 C
+ a" g$ S1 G) ?( [& L    if idx(i)==18 [, E( }. h2 h* X

: b2 o" g9 D& B        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);9 O+ q% `# d( P: [, K' M
) P. A+ q+ {! _5 i4 g  G
    elseif idx(i)==2
& E" f, |' n, [! V* f
4 Z8 x% X$ X/ D        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);" N$ K% W; @& Q

" }- h) T5 x! T    elseif idx(i)==3
2 X2 |7 _9 E8 D' W# E% F! |1 Z+ \" h3 Z! I; `/ d+ [- n  ^2 Y
        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);, u' \& I7 j  a2 O; R

' x' R5 t) _' Y! L$ g; n    elseif idx(i)==4
: q9 S, u5 t4 l
0 [$ ^7 Y+ @4 t: p: ]5 [1 D        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
' a: ^' C, R' j9 I+ w+ j% B+ k3 q& ?2 Q  {- q3 j
    end
3 k# F! F/ q7 N; d3 Y- s$ o. l) ~, X% J) |$ ]1 z/ R! F2 w
end9 Q/ ]: @8 ]; f3 r3 x

6 t  `$ g% N  Aylabel('一维样本数据值')
0 |& U$ d$ V0 U" X, N3 D/ H  h$ U# Z7 M( C4 u, O% N) v: f2 f* U
xlabel('样本序列')
( e( |- I1 \0 b* n
' Q/ |# A# V. e; |0 i
/ P) b7 \. F1 s) v- _1 T$ _% {) T

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 g* @9 i  _6 \' T
————————————————7 N. _& s1 A3 L' c4 ?
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原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621/ M" K4 D- y$ k4 s4 T) A

! t6 N5 K3 _, @6 G: h
  r- H* F9 k, \) n6 m9 o) N2 w& z; _  d
" O6 {8 _" @' k) b- A

5 s0 O9 s+ v3 ~) z
$ I& S! T% F6 \
) V  S% g2 ]8 M) q+ b9 X




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