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数学建模程序

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    发表于 2020-5-19 09:36 |只看该作者 |倒序浏览
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    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

    & V; j5 D' N0 ]" @, X% l
    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','C7584');# D1 U1 f; N" M6 P) ]
    A = B;5 v& t6 Z, ~' I9 p8 B
    [I,J]= size(A);. ?. o$ O" p7 N( `7 M  X

    ! i0 F/ \! c; Ufor j=1:J% ?- t( N$ _! ^& _% x1 f/ M
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN1 V( a8 s, \) j* M& r) X8 w+ w
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    * L3 P1 `# z. w6 U3 j+ J% F" C! p       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 d! f3 k: C' \( |  w! I; \
          end  
    5 R4 s7 i: [' ?/ N, ~   end9 N8 g6 `/ ^4 Y' q8 C
    end3 u% L3 D) ]% B$ o

    $ ]% e& U2 Y" g4 O) J5 P! b, |python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)6 p; D# |/ [7 B' I& s7 Z
    2 }) F5 |! B: Z8 X! j( u
    import pandas as pd
    & u7 A9 h4 {' |$ d, ]& o0 J4 U, G$ P3 e! N+ A
    import numpy as np
    " ~& u( l, X4 Z7 p8 J) d
    / U# _2 @% Z( D8 qdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    6 m. p2 N5 ^/ P; z# K; M4 ~: B# }: ~! z9 C' r1 f/ L  Q
    # Make a few areas have NaN values! K/ G% L6 O. Q( I

    ) M. U) V: C0 udf.iloc[1:3, 1] = np.nan
    6 Y6 O7 o" J* E: M0 Z) ?% p" A8 E: {
    df.iloc[5, 3] = np.nan4 x, B, j' Y8 n. k

    / m, h/ g8 n" c8 {$ ~df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    . `5 M# P5 A/ I2 T3 F% c5 Z: O! d; C
    print(df). r0 V2 E! u  s7 q/ v$ Z( s& W2 B

    - L' q& ]& N; p. }0 k) Zprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
      Z$ d( l! E: {( l8 Wprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    5 r' c8 ]6 _& d+ u6 \8 X
    ) Y9 H$ A! M" A. P3 _. Z3 i' o; p

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    2 W( Y8 h* l' E. \; W' a$ 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','第一组白葡萄酒品尝评分','D233:M233');1 o9 T1 F8 Z+ v
    %将数据z-score标准化
    0 r& x. k+ h( N  y5 P* q4 w  aA = zscore(B)
    + z  d' }' u* d0 _; Ddisp(A)
    7 M/ U; D( a/ A; D) o%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数. E( g' d2 p5 J9 P, Y6 `% l0 l
    [m,n] = size(A)
    3 g% `% p% H7 G! U6 G- X- cfor i = 1:n0 Z  _/ V/ c4 O4 C
        %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    ( ]+ n: x2 }! x, T6 K+ u' b    if abs(A(1,i))>2
    ( r$ j. P1 q+ R        disp(['(1,',num2str(i),')'])
    & X) t0 f, o# k) n    end
    , ^4 U6 s. b: C+ K4 g) F6 _end5 `6 H6 ]0 u; V

    ' {! i  P  Z/ @# y二.聚类分析/ p1 D2 n/ \! e/ Q& c2 k& D
    ! G/ l, ?5 b9 G" U* |2 v+ t
    1.一维数据的聚类分析
    ) |  s! m! v8 X$ p* M; M( A
    3 W, Q$ }, }0 x6 G- N  S, h- G& z参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    - @6 C$ ~9 d! F; |4 k
    5 z' ~. B8 L4 `" i& C  W7 rmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)/ h7 Z/ ^( M) k9 U
    4 H# N7 A7 Q+ i. {. }
    clc;2 V" m# q: ~" a1 {( @6 K

    5 W, [+ V. x- }: |5 w7 dclear;6 A. \+ o. P  ?5 i2 S& s, _! S

    # U/ P: m: b9 _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6 N' |. W% F1 M+ Z4 h

    2 ^0 b% S- H9 X; y, nA = yw_data';: ~% ~3 f, @- ?5 ~* {

    # r4 a4 j: w: b% I! K" [9 lxx=A;
    ) p* |5 f1 F" j* j
    , r" q( [# d7 {6 H/ G$ Bclus=4;+ C; m9 h2 H( x
    " a9 C( A4 ?5 o: ?4 {) S
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);4 c2 s* b1 K; c' U

    - \" B; x3 X9 qcc1=[];% ]- H( M& P, ]' Y4 d2 ]& q

    " x( |6 C/ ]5 {+ E* J  d/ l) Fcc2=[];
    : h/ \1 v) ~' _6 N# G. T
    ) a: \- I: Y7 l( X# ]cc3=[];. j( ^  \7 G( [! F; b
    * e% G: L: V& R& G! _) n
    cc4=[];0 \/ `- o/ I4 v+ L
    % c. s" y! o+ h0 r% u& C
    [n,m]=size(xx);
    ) P: u  g- M  E5 E# X3 \
    0 @& X" \1 m& K. U& a( Jfor i=1:n$ z+ D) Y) Z" H, I( d3 M, x

    5 |: Q" a4 d$ H' k( o7 R, @    if idx(i)==1$ f$ c5 \& I/ ?0 i2 w- Q

    6 |  `* ]) S. L$ Y9 L+ H  P1 x        cc1=[cc1;xx(i)];
    $ G/ j' G( n! T6 |% r2 l8 m
    2 [- Q& h7 p* m5 Y: O    elseif idx(i)==22 b. @6 o0 ]7 M: i( C8 s

    : K/ i! m, r9 O/ i3 ~" g( W# u        cc2=[cc2;xx(i)];* H1 ~9 `# c! E. v/ T/ c% y& G

    8 e: n; t5 {3 K2 h- U' a2 |4 R0 g/ D    elseif idx(i)==3
    ( X0 M* X( e2 o: h5 x8 U1 D& A, Z$ T# [- G5 E  I
            cc3=[cc3;xx(i)];
    : V- G( J3 }! m/ o" E! x- w# p7 g
    / S( }/ l* t( Q- M, p     elseif idx(i)==4# j" A5 {, k. b, S3 i3 b

    # ]  \) {$ G# b        cc4=[cc4;xx(i)];9 K0 Y" [6 ~9 L* N) R

    + [: {  `# R. w4 w5 F9 \    end* s* o9 h2 F, N3 a" P

      h3 [  i: `/ X: o: wend! u0 [* g0 F9 l  X4 s! I* c2 n0 b4 E

      I% c1 h3 y! B6 ?( sdisp('第一类边界'): M( p& q( I7 k! v% I8 d. F( Q: ~

    $ h8 C% B5 ]+ L[min(cc1),max(cc1)]* I) K' ~+ |. p

      \  z/ O# l% x; }disp('第二类边界')/ ?, U- x3 H3 B2 [2 S; h! ^* Q: t
    ; Q4 t, _; }+ x
    [min(cc2),max(cc2)]
    5 |, x  t6 e$ y4 ~6 R6 f9 ^
    ! K& C& v3 B5 m$ P: {0 w$ ]. d2 pdisp('第三类边界')
    % {+ Q: A9 ?8 b' o' X# e( G2 F- N5 X4 R0 n' Y( k1 k: e
    [min(cc3),max(cc3)] 2 b" g9 B1 p/ Y) m% a5 E% {$ d

    3 z$ `4 \9 v7 N6 q  Pdisp('第四类边界')
    - H: y+ _+ y. E! k5 t; J
    * `8 \( i( ?. E7 x3 v6 w- z[min(cc4),max(cc4)] / q$ D1 |/ K5 v3 h# B' g/ ]

    & X. ^) c4 g. W- W2 vdisp('四类中心')
    2 H  ^) r! K* h1 o  @, s. ]
    ! |$ B, x! j7 }8 ic8 N; }& i  p: S9 p# j

    / B) A" u1 ]* l( I7 |* Vh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; ; g2 E. Q+ b2 K- L0 l" [
    1 s7 Q* L) _$ U1 j( V
    for i=1:n8 v7 M% n9 y' D# s4 ?- k
    , ~  q. @4 W; [- L6 T% [5 n
        if idx(i)==16 ~  }1 O- A0 }* _$ m( H: w: n) W
    9 j( J- `3 E# v& V0 L/ G% x
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    : P# E# o2 [  y; |# f. o" `9 y: _9 a2 B( n  Q4 g  a. T. L: R
        elseif idx(i)==2% @" d$ o. a9 n

    / ]/ @3 {+ L+ `3 C        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    . u  f' G* X: j7 x! L4 X
    ' @7 m3 o7 z3 _    elseif idx(i)==3( t" _7 t8 X% A3 u
    2 m. X7 e: e. |# Y: ?$ T
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    % }* {7 I- l$ J+ B" A  L8 \7 M; \3 p. V) C$ W7 x% i/ k% I
        elseif idx(i)==4
    8 j4 H! |/ R9 B/ i! P, h
    1 M1 m/ D2 w5 r3 R/ e        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
    6 n! d4 I7 R6 w0 W; K, H9 l7 ~# c  h7 H3 {, Y- r
        end
    ; }1 o! D7 ?) f) h$ H6 i, E  M2 N4 W6 {8 [; N% o1 m7 t) I7 k. t
    end
    9 P! J: B+ n4 R' @2 k9 d( d5 D: C' s' `, ^
    ylabel('一维样本数据值')
    ' C- H4 y, {  @
    & V$ e( f2 ]( `9 `; l7 m) Exlabel('样本序列')
    0 Y# w/ s2 R/ L7 S: t: D: i& i: [. o0 u, y* \0 I/ [
    * |0 v$ f% P) N# U) O  F' I& b

    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

    9 t7 E" N+ }8 e! ^! o
    ————————————————% ?0 Y  [, g9 _( m5 ]9 E4 J) I
    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。, u: H4 V" h8 J) e% i
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621) L( j; ^' W5 N

    5 u9 @. l. X: G% t3 ?& c2 M3 w2 y8 r
    * |. q, p7 m5 ?5 x# h, U8 L, l- X9 I+ D- k# h$ g* t
    ; d8 V2 \# q% f6 t2 h

    ( a* E4 a# c% ~( y7 q; {( V* r7 W& c2 D, h4 L( p& }8 ]4 c
    , P' [; k* _. u- A
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