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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
$ ]2 Y7 B2 B) b8 P
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');
. R* |. H; A# i" S9 t6 Z: ^A = B;0 ^" {& U% d: B' E) @% d
[I,J]= size(A);6 E) o+ f# ^; p$ r8 ~6 k8 F) I
5 J; C7 s) Z" ^ @ Y6 ^* ]( y6 Ufor j=1:J. a' a' x' O4 g; Z: @3 @+ H
for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
& Z/ ^% L5 |+ N9 H6 t, F2 ^9 R if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
, F' @8 d1 H" q7 c) q disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
0 Z/ Z" Y1 R2 {) x end * O) R( o( d/ X( q- @$ b4 o
end3 J9 a+ P1 |4 j- C; n; G5 n6 J
end0 [- f3 F$ X9 {
) w2 T: |3 j/ p$ T: ?2 g) X) w
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
|6 s3 ?2 w6 r# y
% N+ }) [6 E+ \/ ?- Cimport pandas as pd4 f) h0 F# U8 [4 k
4 W3 K3 E5 A" S3 g: qimport numpy as np
9 N4 b+ P8 m) t$ m3 g
5 P0 G3 c5 u$ ^) R+ Qdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))7 L$ l8 ?. T9 F2 f
/ ~) y# p( `/ C
# Make a few areas have NaN values
: d- S- e) ~# C" t& x
, z; b. U) l' \+ I! {df.iloc[1:3, 1] = np.nan( k; h' |$ {5 h
5 r/ v1 T6 v) L2 A
df.iloc[5, 3] = np.nan
& _7 n# u% k- k- Y( c% u) ?+ q9 @# J& ?* k' n
df.iloc[7:9, 5] = np.nan
4 S7 v# n/ w% W/ M9 z2 q8 z
# t, E( M5 a3 Kprint(df)
2 e. r7 u5 W" h" w6 j* G* R/ ]
. P& E ~5 ^& p% F3 Tprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行
8 r% H, j+ K, v% ?- g. x4 uprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
/ a$ w1 M) H+ E0 B. r! o8 X9 W5 r" J* Y! i3 M8 I
2.异常数据查找
z-score标准化(matlab实现)
( a: g9 }2 z/ X9 Q: Y, GB = 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');
$ G! r. S) {; p%将数据z-score标准化
8 T+ v' U! \0 E$ a! CA = zscore(B), X4 O! g: {' v6 x' ~1 O; m
disp(A)
3 y; Q! N/ A; B%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数. X+ n, d% G/ h/ r
[m,n] = size(A)! F" n `7 _ [+ `6 s/ k
for i = 1:n
: [/ T. K1 C! f* V$ h7 S9 P %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据% U5 P3 [- w4 y6 ]
if abs(A(1,i))>25 q+ E1 b& {( G: V: d. }4 T4 e6 G
disp(['(1,',num2str(i),')'])
* p+ ?+ [% l# a; T. j end
6 x% H' h, D, @end
; T, y4 _, w G& F ^ i9 h& J7 Q; Z
二.聚类分析
) v" c+ Y2 I- F3 k8 M7 c3 I; u7 H0 Q! s4 T6 ]
1.一维数据的聚类分析4 U8 J1 R* M( W6 }$ C, X
5 o; s2 b3 J+ ~4 F0 _参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html$ ^; U( |, D, j: l q
3 p4 U8 ~* P; o& ` J2 ]matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
, z5 z. K" Q7 i' u8 e" s6 F. O
$ J6 t9 F: E T' ?( Q# }* Tclc;- s5 x* h' O* Y0 }' a
) S3 d$ k6 }$ p. c) i5 l8 Sclear;
# i# h! x) d& B. {$ t7 M/ E. d6 `& p
0 k7 d) f1 C# g. v" Xyw_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. E) R" e0 h: A
% o+ ~5 @$ F$ B& y6 Z, JA = yw_data';
* s7 @7 c+ ~; t1 |; [8 H) s; H
3 Y1 ?, U" Y. w: c) e( }( Qxx=A;
6 J. w: n1 U3 }# h- v
$ C8 p8 j1 u [, W; uclus=4;# Z' I- z! E: g m; M& R
) U1 J% [5 p( W" F/ s
[idx,c]=kmeans(xx,clus);4 p" \' f' v& X
- k J6 n+ U7 w7 v+ n- ]cc1=[];
. R+ t9 K2 A' ]& D) C# u$ W% O7 h% T( B4 x% A0 t& }
cc2=[];
7 ^/ Y3 n, P# B: [2 _$ \1 y$ r# b$ p
cc3=[];' A$ G, S% {- v" d' V( ^
; B& q' V2 `2 { q1 pcc4=[];
9 M5 i+ n% e. R5 t. A# G/ J4 \& P1 f4 J+ p* R
[n,m]=size(xx);' S5 |" P. Z6 u; R" }, }# R
1 r" _% ~" v* E+ a4 W
for i=1:n$ [3 q) Y$ g$ J& H" ^5 y
* {7 A4 Q# D. \' } }: T: R" q
if idx(i)==15 {+ o0 a+ q+ a
A1 O$ h% L2 j/ B" S9 k cc1=[cc1;xx(i)];
( }% H0 f, @+ N; c+ d6 \0 ]/ `! y/ T6 W, ^% C4 n8 g' e* V9 }
elseif idx(i)==2# D* P$ X% |- M2 ?
: F: O. K3 \2 k cc2=[cc2;xx(i)];* ^) a4 ^/ J g9 L# ^
8 E. W" X- G& v8 O4 H# x
elseif idx(i)==3. c; x3 \! f/ e. d
% W- {# Y; E6 D, V p- g
cc3=[cc3;xx(i)];$ _4 ?( O4 B1 k l% `5 p
, z- r0 f' @' N
elseif idx(i)==4/ @" z4 |; J- l3 g9 L$ p
" T/ y- Z ?% \3 O( s
cc4=[cc4;xx(i)];3 o) {5 ?+ n7 Z4 b. i/ t3 a6 s( r
7 e( j7 t- a4 Z! l }( c5 P0 B end
$ l8 C, R, ]& O4 i5 D6 _$ f) R) \: I- S! \4 h: m' n
end3 W) ?* C4 q) n- v
# B) s- [( A, S2 J
disp('第一类边界')
* d6 L+ Y4 G7 A* T: w+ M. o0 v. j- `- f1 u* O
[min(cc1),max(cc1)]
% a: O" ^" M; `5 n3 B8 c! v0 ]: \" D; w& p; c& ^# H. Z1 k- T0 I
disp('第二类边界')
+ U" Q+ h7 R2 B, C0 i( P( x2 C0 n3 n& G N
[min(cc2),max(cc2)]
8 l/ H( v, f1 i/ z+ E
) z l) z1 e& f" X0 N8 h Hdisp('第三类边界')
- Y' _$ Z) V$ r
- a: M1 E, @' g3 ~[min(cc3),max(cc3)]
+ |! m1 e8 Q, A6 |
6 l. Q" k h! E T h: xdisp('第四类边界')3 z9 h8 w6 j) D
% T r. U" G/ a8 `/ m5 i[min(cc4),max(cc4)] - y; M6 }* |$ I1 f7 g
, |3 C/ P! ~/ k! b- t
disp('四类中心')
6 w: E- Q( |- [9 o% l1 L% z
) M* D. P$ Q) L% ?* [, Ac8 Q% {9 s/ D) |: r: g p4 o3 D
* Y `+ {: u }h1=plot(xx,'w');grid on;hold on; 7 e+ W0 m: L" ~- d, t: B9 g% N" d
- p/ _. q- E a2 [for i=1:n
' O2 Y4 k: S, s+ N2 E" E
% z, w) L q, a/ Q, a if idx(i)==19 \& v3 A" e$ u& T. q# ^; C8 X
3 Y- n V6 d$ J' k
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
1 x* d& ~7 e+ k' T6 |4 ]$ A& ^$ W# G; b- u0 ~9 O8 O* v
elseif idx(i)==2
6 H) S3 v; d5 S/ B! h' p" g
$ c T! v$ L% e9 A text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
6 W4 X3 O" H; n% q8 @- f* v! j1 r8 W3 t3 C) y& `/ n" B
elseif idx(i)==3
* f I/ m5 J' F- s3 g
% K0 n* Z4 V9 ]: ~) G+ E text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
% J5 l3 I; }$ H4 Z" {9 A9 ?$ I- y4 X( Z9 W4 V, V" J
elseif idx(i)==4
: h' n6 d) U" q' W* e; n& @1 W: t) S V' @% i! u0 }5 ?! f
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);' U m7 z9 K5 ]8 o( w3 @8 O( t
6 o3 t/ f; {4 K! F9 S* F
end$ J" V, t" x0 M+ f# I, c9 z
3 i% F V' M) p8 @
end
; ?* f. l: @8 x4 p4 I
! j) `/ z ~: H7 M8 dylabel('一维样本数据值')3 l; E8 Z2 `. k8 h, U# z
* F% y, O( V- }; |/ B7 }$ G% Mxlabel('样本序列')
n% e2 b2 W) \( E- k& B* @; T( i [$ A( f- F
) z$ _7 Y- m: R( c! i0 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
5 \, \; \# s+ n. |* b9 {% [% e————————————————
( a4 O# Y. L7 l. M( I. z+ g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。
* U7 j5 l- }. }' I4 p8 u原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621. D* x7 a1 B; r- u9 E- O" r
4 G0 e1 b$ O# R$ Z
7 C) _+ [6 L& b2 f
# G5 p# f( z6 w$ h1 U8 K3 {
4 N7 Q, o; N. B6 ~1 O) j( m. m; J6 }/ O( [) A0 v: x0 m
B3 U A/ m2 O8 `
! {3 L$ y- b0 ]7 Y$ F
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