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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

    . I2 Q7 E* O! J/ f" s
    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');- l: y! u1 m4 ~6 x8 A4 x
    A = B;8 z9 G9 \* s) s, J
    [I,J]= size(A);
    0 a6 _) ~/ n* P' x6 m0 K( G3 [$ M
    4 _6 `4 c4 }8 l* M" K# N+ t( u& e3 ~$ {for j=1:J0 y/ J4 m  C0 c0 G6 q
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    ! C% h. G2 W, y$ K      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型  `  o+ G. y7 ~& U: R4 J$ K
           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 ?# C1 p$ K% B8 D      end  
    , S! D9 t% G1 l/ I6 A  _( \   end
    ' l& Y7 t8 H. I1 u7 ^end
    + P3 }& p- V* s2 L; e1 u& W
    : ]9 u& t& W5 k& o: w  f" xpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    5 ~# o# k" \- b0 D* y9 Z0 J! O2 c% a7 R
    import pandas as pd
      e8 r+ N8 _% P) o4 j7 c% o# k' N' N; P- R5 y+ z% ?! g+ j
    import numpy as np
    8 _; \: L3 a6 ^9 p# C
    # R2 ^# C9 `) edf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6)), D2 ?/ V7 ?* Q" }
    $ s$ p4 g% W6 j0 v; z6 d* a" V
    # Make a few areas have NaN values+ w8 _2 p# S: d) o

    % S  R- X" g) K' G  @% q% edf.iloc[1:3, 1] = np.nan( D/ J4 e! s) L$ Y7 y$ L8 V

    4 C$ v8 v5 a; e0 l9 W7 l1 tdf.iloc[5, 3] = np.nan
    9 ^' z" L6 n! w+ s
    5 k7 m7 S! F: T1 hdf.iloc[7:9, 5] = np.nan- }' d  z2 s3 z5 g9 s& B
    2 T9 s/ T2 \/ i) f5 `; I% Q/ Q
    print(df)5 x' ?5 v' X& z/ [, T

    ( y2 ^+ [7 o, `: ^. l( a7 h5 s: Fprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    & l% g" [) E* H/ _print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列' }! x( B( o8 z6 O3 a# v

    $ r; k- x/ a0 q+ b9 |7 g

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    ; w3 w# f' |: l! }# R/ 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');/ d) J  y4 v" G1 J6 o
    %将数据z-score标准化8 B) u% q6 e& k2 w4 W0 z% S; P
    A = zscore(B)" z7 F! d0 f1 a
    disp(A)
    1 v6 N2 `& W/ e# k  B%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    0 `, C( @, i: M) t! N( S; h" P[m,n] = size(A)$ E- M+ y" D% l) G! u( h
    for i = 1:n
    ; j* P! ]. R' p5 j- R; Y% Z    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据1 Y7 f3 m3 S  J! ?6 C! V
        if abs(A(1,i))>2& n$ j7 ]2 O1 ^# w, s
            disp(['(1,',num2str(i),')'])
    + t$ i: [4 y- @. U    end3 B. }" K" y' N9 l
    end
    ; N+ b1 J( c8 ]
    4 ?' ^2 o* O- O二.聚类分析
    1 L: L3 C0 Y7 v/ m; X  h1 A" G( _2 s2 W0 g: n. E
    1.一维数据的聚类分析4 d/ ~# D' Y9 Z9 R+ E. j- y

    ; `  D# r/ Q) o参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html' n$ I& z7 Q# z7 t' y
    / f" ^: Q. `, B; q4 }
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    / g4 E" Q$ g% Q/ q& N% w# F' `
    ! |/ Z6 l; K  x% R/ ~clc;8 ?& D+ c8 g# |' h

      p3 P) }: Q: L' m( x; k9 xclear;8 [: p  `* s6 s% ^

    " q1 Q, j% w, B! Fyw_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 ?. K- ^+ g" D( v- y
    ; c! _& E! t/ I) W( W9 [: e. x" a! @  iA = yw_data';4 R; Y4 {. T1 |/ i

    5 P: I) U: {' W" M, ^' S+ Txx=A;& R: y2 M4 x8 I8 l5 c0 q9 C% h

    1 D% ~" T2 k3 |- t$ {7 R& d/ hclus=4;( r5 b* ^9 l* [% g+ i9 h
    8 U* w1 \: V( X- m
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);
    3 b& W  q$ P4 h
    + P9 ?- U5 z+ }cc1=[];
    , M$ F- K0 [; E4 H
    5 Q+ S1 y. R7 h1 Q" t# occ2=[];9 V, m) l8 [' r4 L4 O- B& l3 S

    1 O5 S: r1 k- t  ycc3=[];
    5 V% [- _/ F1 ?. Z  n" u# w6 s$ A3 Q0 |) C- ^6 b5 c+ S
    cc4=[];
    2 G1 T! e5 P1 r2 x( u+ k$ T6 [1 A/ V/ J4 T
    [n,m]=size(xx);
    & d# d+ [& Q2 n  j# Z, h5 u: U3 j
    1 H# G: W. m2 o6 y/ p  }for i=1:n  i; E- n0 E+ s% S

    ( b% {5 l4 B( p: P/ R; g    if idx(i)==1" w7 m7 w  }6 [$ M# g1 f4 H

    3 w) {" i  [5 o  I. }        cc1=[cc1;xx(i)];$ Y8 P- ~- y6 V7 x. b/ s+ K: S) q

    0 a, p0 o; h4 v, U% p% Z    elseif idx(i)==2. |1 ^: _. {  p0 }" T
    * [$ S& @6 `+ ]# M" i
            cc2=[cc2;xx(i)];
    8 R) c" |; n8 Q$ D( a% r4 O. y$ Y, ~8 f, M0 l
        elseif idx(i)==31 L# ^( r5 B& B7 ?0 {
    ( J. b/ B9 o& E* b  Z
            cc3=[cc3;xx(i)];
    7 i: L% l% o1 p: `0 C/ \
    7 J* {# i4 t, z+ G" k     elseif idx(i)==4
    9 o, p% F, v' |9 l
    . J5 p& \: E) o6 M; P6 L6 Y  W1 I; T        cc4=[cc4;xx(i)];
    9 Y5 k  I6 a+ T7 T3 Z3 S& a1 |" J/ C* J8 Y  U; o; a
        end1 V6 |% s3 l) }- a3 x

    & J9 q9 V( t8 D& H) ]5 _end8 y8 N1 H" R+ A; p0 W; O
    2 j. F& Q) L4 Z
    disp('第一类边界')' t6 M( A( o; l: \
    % g$ {3 d$ M5 `- T
    [min(cc1),max(cc1)]
    . [& |& k4 V7 c% Y, R5 P' n  l3 W7 e1 W/ a* m" }& }
    disp('第二类边界')
    4 _8 I; m/ M) d/ X0 H% i  ~5 P7 w: {5 h
    0 N* p" J* b# K, u% s* ][min(cc2),max(cc2)]) f& I$ A0 l) w$ X5 g: }, ?$ q6 f, x3 W
    ! s5 Z; Z5 q3 g5 M7 A+ n' q
    disp('第三类边界')
    4 D( P9 X1 L* R" g- ~
    ! n3 Q8 ]- r$ |4 G8 }8 L[min(cc3),max(cc3)]
    ! D0 j7 y8 Q! h* }9 U$ b& A$ j, j; W
    disp('第四类边界')' v' \& V. r8 m
    # r, V/ {9 L" O9 m% L# c, d# [
    [min(cc4),max(cc4)] / f+ j$ [2 s* M# ~- [5 @
    & V% B0 q# J- m. G
    disp('四类中心')/ f- Q9 T  O' s( r

    $ l' z# z8 C7 ^& S0 P! kc
    6 F7 L, ?) [4 l9 f2 s8 s; U% j5 T3 E0 L' E
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    6 Q: i( j* T) q
    . m( B+ n4 J6 cfor i=1:n1 E6 C! s- T7 Z# f+ C% N

    ! J. |4 [2 |% t+ h# i* z3 j: e) @  S* [    if idx(i)==1
    + @& M$ T1 Z. D! r5 g
    9 S8 ?, L5 Q8 {* L" o        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);% u2 x) X; C& H2 T' D+ W

    9 h3 v3 w9 A' g: {    elseif idx(i)==21 d9 Y; M# s# v( r

    ( B! g( @$ B1 |) {0 T& Z        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    " `5 Q8 W2 Y! |8 r: l* m3 z) s0 I+ ~+ B8 r* U2 i% g
        elseif idx(i)==3% j  v* [8 j# X. Y. ?" Z
    ! `( V# Z, h9 U
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);  D1 |( \! k- b1 w6 ]
    4 X  `( ~6 |. F$ |7 z* T# K& @
        elseif idx(i)==4
    2 @* R; x2 v: @/ E1 E7 `
    1 |( A; M9 x3 I) g        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);  t  g6 n! c/ y' `" Y

    ( J4 A8 c4 \- h% K  w9 i    end
    ! s4 u; f  [0 z" ?2 ^: _5 G9 I9 n' e9 I" Y
    end
    * y. ~( p; C8 J+ Y& `# a& m5 M
    4 @" W. o0 g, ~' v" C) o- mylabel('一维样本数据值')
    7 o, f7 @4 C4 I$ K  e
    " I! v* Q' O9 e% ^- U. fxlabel('样本序列'); Q- u( I) x8 l% A9 [
    7 n7 ?  }' q* M( I& X. Y# q

    % V5 U! {( ?6 I& M

    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


    1 D1 [& L% ~6 \————————————————4 Y% ?4 r7 `5 ]9 t0 x/ f# k  a  d
    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。9 t8 ^! A: B. c6 y
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621+ i4 G0 j+ m0 f1 Z8 g# T- X$ L
    0 N2 V1 F2 f5 f+ _& T

    $ E% D9 [9 B7 [% w; R* v5 s' V
    ( j, G( d6 m9 C- m; t% D
    : W6 |" v; E6 r# d+ h1 k  j- y8 l# D# R

    9 g) u% A, P3 m8 c" _, C5 K
    & f. E+ b9 k9 C2 g6 d0 O* n
    zan
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