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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

    1 ^" r' r) W$ _" C8 d1 K8 Y
    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');* A+ m5 h; u2 A& p+ v# ^
    A = B;' Q1 w1 s" ?' O$ B$ r
    [I,J]= size(A);
    0 ~3 i# Y4 E, a* c5 P% F& K% F, s6 ~) y
    for j=1:J2 D: \) W$ M# D3 W+ G0 Z8 ~( F  x
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    ( ]- V/ K" d3 [: G9 L2 K& t3 v      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型3 [1 F' }& {* K2 b/ Z# t
           disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置2 f5 {. A/ a  u$ X
          end  
    ' O  x  K3 i8 j& a6 h   end
    & i8 \- E0 J: Send
    : _& e% D9 d4 S; U$ J' n/ F6 ?# C5 V4 `; m4 n# R  z: \
    python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)5 M# p8 W7 R# m$ N, r7 D
    9 }! c6 d) u# @9 n3 y0 Y/ z5 }
    import pandas as pd
    1 J+ b/ t: M6 |# N; B9 Q$ k
    2 z. l! _0 e9 }: F1 dimport numpy as np
    ; K) C2 x, [3 \' I  \  S. e" P& a9 N5 I: w% n6 p, T' Q' e
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))4 Q% q5 b$ Y4 q4 r: _) D
    5 w3 Z1 C  \" ?- }. V
    # Make a few areas have NaN values
    ( l/ Q# H1 {8 _
    + P1 e7 b+ l) Q; s6 {, p6 pdf.iloc[1:3, 1] = np.nan3 ?# R3 U( o2 D" j- n% n/ n& j
    $ ^/ ?" P. i. F9 n* \
    df.iloc[5, 3] = np.nan
    0 T5 x) [& ]/ d& |. _) }/ y: u: ]3 V) Y! C. Q
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    - h, B" n9 o4 v0 a
    2 s3 t6 ~4 w- v% _% Dprint(df)( O/ ~& r  E5 P0 M/ S0 t" W% }
    4 a3 p8 t, {3 J
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    - a! ^+ r7 Y: O; Xprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    ' i4 [7 g  F. s- H& p1 i
    & R+ Z' ~+ B3 F1 ~  [& x6 z$ m% w

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    5 n. ?$ l, R' G& D
    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');
    + }! Z6 q4 I, C0 q/ e%将数据z-score标准化
    " R' a* V/ s1 f/ ~0 p8 LA = zscore(B)2 f  W. a2 ]% U/ t5 i. g3 N8 o' }5 l
    disp(A)% u/ a: k) K) d6 s+ F* f4 H+ i! b6 ?
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数" _$ V2 b9 Q6 I9 x1 _
    [m,n] = size(A)
    2 G/ j: T% _9 U+ u, _: J* `# Ifor i = 1:n
    & X) l  k6 T+ F$ R3 f, B    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
      m5 Z, x) ~0 k0 f% r    if abs(A(1,i))>21 d0 H  f9 b. D) e' n$ G' m
            disp(['(1,',num2str(i),')'])
    8 g& I6 e  ]: s    end& K9 P* i( f1 z0 Y8 }( }4 ?, U
    end' h& |/ h: o) v: L9 |
    $ M5 G9 }9 S! l
    二.聚类分析
    $ Q' ^6 i  K6 _& T
    & K' {0 E4 Q# b! O$ H% M1.一维数据的聚类分析$ Z" O& ~  x" r% i& t5 @* a
    5 h( r, Q% y( T5 J$ T
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    & _% q0 @% g! Z: m6 A  ^4 d
    : _( Y. `. S8 B9 ]8 Imatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    1 v( c! s/ J# U
    0 z; i- |/ |! Yclc;
    # j) A, r6 k( ]0 ?( n
    + C" ?* S1 t" `5 Bclear;; E1 _5 `  ?$ ?7 Z$ N0 l/ E; z  e3 R

    , K# g8 k/ `7 l8 S% X- E/ u7 E  Kyw_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 B# M( R0 Z* [- c
    7 e5 C$ k; V/ q) |A = yw_data';
    " |/ p( g4 \7 A: G% |
    4 T! ^. S1 K( {# L6 s5 _: O! Jxx=A;
    - k& E! P" m: L% ]$ X6 m0 ?- w( d: ~8 A3 l
    clus=4;
    . b* h; k3 a: K6 c; R# K0 o& Y/ w+ O9 H& V( b5 k
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);
    5 `7 p3 ]2 v* V* W
    0 u- \' P  m1 o" K9 K% @( }cc1=[];2 {6 F& q+ N8 n+ V$ s
    ; z/ B8 K: h+ X0 l
    cc2=[];0 H5 G7 R* r3 f( U- M; f. l3 s

    . h" r" p- \) O& G  t% O0 acc3=[];
    - Y' j4 L( y/ u# X; n. F' e: P/ h9 w$ ]3 g0 _& `, F
    cc4=[];9 e9 O  M! p2 I$ A3 U8 ]" p6 w  |
    + m2 M: Y+ q, ?" t! Z$ X/ r
    [n,m]=size(xx);
    * V1 e/ X  H/ e/ W2 q6 d' p8 p2 G1 b2 D/ K: C" W: m* c  b7 o% w: c
    for i=1:n
    & t7 \* h2 Y+ K  H1 s) D5 [' X3 W  O; P& L
        if idx(i)==1
    - E5 v; b8 h+ t% u) |3 ^6 l: g* d$ K: `* P9 C0 }
            cc1=[cc1;xx(i)];+ p5 b) M! I: {  [) b" H4 E" I

    ( @6 B8 @  G8 o0 J4 J    elseif idx(i)==28 Z- m# v. {7 L% `" |
    + D: }1 G# Q/ o$ E- o
            cc2=[cc2;xx(i)];: H1 H7 {+ z' x0 g

    3 K  p' I* C$ k9 R- m    elseif idx(i)==3
    6 @8 Y. _7 H1 j1 D8 z& q
    $ M* u, _" K( z        cc3=[cc3;xx(i)];
    9 }8 ?7 e1 }, p- c8 {% j9 P) R' ?3 K$ D( u6 t
         elseif idx(i)==4
    # j) T, J0 \# v+ Q: p9 \$ E! h8 t6 M! P1 o2 B
            cc4=[cc4;xx(i)];
    6 r% g* f- ?& o2 v4 P- G+ V1 k- p# A, I  W% D9 V/ w& k% R( B% y
        end
    0 E0 V1 E1 O. j
    3 g: E! B) q. j# \! U) J  iend# ?8 K+ a  y/ ~; O& A

    0 N# V8 d* N6 R) Sdisp('第一类边界'), @' N2 o) i/ G4 m; O

    1 m% q/ q* X# z[min(cc1),max(cc1)]# X, v, @; Z9 z. b3 ^  Z3 T
    ; b+ f- u' j, \: [! W7 }
    disp('第二类边界')4 X/ e) u& x3 U) X- X/ Y) |, w) B
    * S' r( d( Y& g2 k0 x' I
    [min(cc2),max(cc2)]
    . p7 o$ \5 b2 A% \
    $ J9 L1 J4 j4 K+ F; s" ?2 l" b7 Fdisp('第三类边界')
    ) V, q- K7 O% `1 S- w5 b3 `. r- Z. b8 h) |" Y, }# x, E+ C
    [min(cc3),max(cc3)]
    9 C) B7 `' N  m& u$ I
    0 A& c' M3 j* y. wdisp('第四类边界')
    & g' ~+ I2 x9 y8 L0 w- t" w' p4 g) \1 s5 ~" c& N9 C
    [min(cc4),max(cc4)] 0 S  R, \; f- P
    $ o7 V! W' J$ K3 m* y
    disp('四类中心')
    ) b$ t  Y" G: [
    4 {; E2 o) I& Yc
    : A, n( P* m; j9 F& C
    5 o+ R* X; Y' D( z4 q. N' ah1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    . @6 `  Z. M7 v8 L/ s) v: H, d. s7 T" v1 [# _* p
    for i=1:n9 Q6 H8 ]$ d% o

    4 `! K# P' ^: v( R* _( d: {' `    if idx(i)==1
    - I% b4 w: q8 }9 c
      {8 R( l1 s! E3 u        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    ( U9 b8 C+ f/ S9 s3 U, E& L9 u9 _6 |+ G6 C
        elseif idx(i)==2
      R+ g0 ?: |4 ]+ H7 r/ A5 `% Y# ?9 s4 ^0 k9 w% |5 D
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);% f+ Z  M9 Y( N9 i% I

    3 K- }3 l, H: T3 q' ~: J- k* }# Z    elseif idx(i)==3$ v* ^5 l5 j. [; n3 Y  u! J# {# B

    7 J$ z3 T" S( {$ u6 ^        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    : c' C# M$ T" q/ G6 P
    7 J) l, H6 K/ y1 s, E# y* r7 p! F    elseif idx(i)==4
    ' \, o4 Z/ x* m7 v( ^1 J
    ) c! _# {/ |; X9 u& p: E        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);- d) ?! ]  F" J4 c6 C" d

    ! _$ Z  F1 j8 t$ s    end# h  o& L9 k7 ?$ v$ Z
    - o3 s% {+ g2 L; K8 D
    end9 N; {6 J# l: \3 l2 E  K
      q- H; [* m1 V: a
    ylabel('一维样本数据值'): D4 w' [5 c( _

    8 w: X; L6 i4 |" u. t  i  Qxlabel('样本序列')
    8 e6 @, x+ E5 e% o
    & |9 ]- t9 H3 g* {  A9 P5 W" l; @5 h5 _- t. d- s4 ~

    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

    ; O2 ~5 K% |; x$ g
    ————————————————, ~5 @4 R" U$ F  a$ P2 B
    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。
    2 A1 o; ^4 u* t原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816214 g; k" t# w3 T# B% @/ x
    # F$ f% q. X5 m2 L& J; D

    : Q! n# t, `5 Z9 O) N: T6 c' u& U% r% m3 {7 V$ q( ?# t9 o

    ! T3 y1 V) j6 x" z/ q# [1 }9 I  [
    3 K+ m7 W4 [( Y/ i) V
    - @% s4 m: r! y* o( H6 `
    zan
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