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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


    . q; D8 `9 A0 ?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');
    " ~) ?2 f% a; W! G2 xA = B;) X2 N1 D4 O, Y6 O
    [I,J]= size(A);( M3 N6 M. @) |, D! @
    8 H; O' c' _* v7 `
    for j=1:J
    1 i9 M) k# \4 d  G   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN$ s/ ^: E- R! }$ _, B
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    & X/ t8 V- _5 h, F       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
    , `  N6 A/ `) }% s2 D      end  
    7 Y) t* J; |8 `, j* k( T   end" x0 F* d5 n% _2 i4 }
    end4 ^* Z( F* f! E' X# r% j$ r

      R3 N  I1 k; J; K, q6 Bpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    3 k+ e4 k8 g" U# [# r# P: v, o6 i6 p- u4 D- T1 Q. k; Q
    import pandas as pd
    * C0 c& D3 i0 Z8 S3 e7 [; q& g; K$ z5 ]4 ~4 t0 L' z
    import numpy as np% Y' a7 J! _% m6 {* C

    ) X- @+ h/ N* k8 xdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    . c/ N7 C3 J" v$ v1 z! F2 i
    ; M* k1 ]0 Y1 b! I: F" {1 ~# Make a few areas have NaN values. _+ l1 a' d- p8 x% \! e) m

    , X. X, R* y8 R/ R7 m0 T( t# X$ Sdf.iloc[1:3, 1] = np.nan
    4 i3 ?. a- z) Y, q& [7 O& N& V+ [
    % K4 a. U' i( {8 Y" }4 rdf.iloc[5, 3] = np.nan
    # O. n) w  W. Z  y( }# X1 V5 G3 `+ D! _. J1 @2 R
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    + w2 [. ?6 S& X/ J- A' V- f& {  S) L+ A5 `) t* Y/ H7 s
    print(df)7 z& G$ P  ~, D5 P
    / J/ H" @& v3 H) \: i# e
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    ) t; K- _+ G3 e5 H% k7 p3 }* m' qprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    7 z: D7 G2 b) S" j! ?, s
    7 W+ Q$ P6 g$ f$ [

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    $ k1 s% p- E. X0 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','第一组白葡萄酒品尝评分','D233:M233');
    - b& C. I9 \! B3 a%将数据z-score标准化+ O) v* a* r: a0 v- d
    A = zscore(B): `- l$ a* |9 s; s, X/ r1 Z3 {
    disp(A)1 o% J5 R' I1 E8 ~) O
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    % ]  B( T1 m' y[m,n] = size(A)
    2 i/ d6 ?: B3 Lfor i = 1:n
    3 E2 c+ l, [% U! }1 l  {    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据2 x  `0 f1 J1 ]' X* W7 u- E
        if abs(A(1,i))>2' y) f2 M5 Z- Z" z0 @: @
            disp(['(1,',num2str(i),')'])2 q/ `0 `. M1 F7 w  L3 n. g& ]: v
        end
    ; v' t) A, v9 o! |- F+ ~/ n9 wend+ Z& M3 ^1 ]% o, v) B1 @9 b
    0 c, Q! |% m: F) K; W* M; Y, ~
    二.聚类分析
    ' K. u* E; S* X9 ?8 v
    ) H, H+ Y7 f6 [) w* @6 ]1.一维数据的聚类分析
    ) C9 z8 M3 l4 c/ w$ W, m0 d$ E
    * W5 W2 l" Q; k6 `9 x* a6 ?参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    8 @2 |0 m$ ~0 g+ M& j4 {# l6 x8 L. ~# Y) U3 x
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    3 Y1 _) u. j3 U% I$ [# g! V% T* Z8 B- {0 M- |, N
    clc;
    0 n0 a" Q+ Q7 I7 N( q9 G# }
    3 P8 L6 }( B8 n, E$ a. ~8 Bclear;0 ^' s3 z) [0 P: k0 c

    " e: a1 ~: w3 ?  x  j: I% Pyw_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
    ! \; }* k) S; s) M5 Q  X4 k& L% W) a8 ]4 E, M
    A = yw_data';
    6 P, E$ d) \+ `4 b. P; Y
    6 r" X% \# a9 lxx=A;
    ( }$ n& P* x: R+ g0 |1 S% F! m* V1 O
    8 ]' \" z. m' [clus=4;( V4 r$ @: T$ |

    / e3 ?( N- T. M( d$ A[idx,c]=kmeans(xx,clus);
    ( h3 T5 _0 H# @3 T7 ^* C" r' W7 c- U0 f! P6 a( q
    cc1=[];& y# E- s( w0 {) l5 Z. x; B

    & i- j* v% _0 X  k' t5 s0 [' h/ tcc2=[];2 K- z- v0 ?# l9 P& U& U5 R

    / f) W! ~0 o' w$ `0 ?5 vcc3=[];2 m( Q) {2 Z+ P+ ]
    # _/ I& ], W9 n4 k) Q
    cc4=[];% b# a: P4 ^) Y3 _0 r

    - E) j% X, ~/ S- W[n,m]=size(xx);6 a/ _- i7 n4 w$ x( D

    . H; M! J+ A; H" V8 mfor i=1:n
    : j* T$ \9 G2 j; f) b- ^; C+ a) ?( i+ U: f
        if idx(i)==14 H% r8 U% R0 U

    ; t$ @" ^: |) q3 x# F        cc1=[cc1;xx(i)];
    ) i, C* _( E+ j% ?" n7 o* R% p
    ' S8 |! V$ i. Q  j+ |    elseif idx(i)==2
    $ W. y+ `( b" |: k  J- W5 V) q! y$ |7 K+ ^4 x8 ^8 L7 L
            cc2=[cc2;xx(i)];! O% Q1 n- O! G3 U$ A# T4 h5 r

    1 v2 V" m2 ~. F; V! V    elseif idx(i)==3
    0 W- i4 D$ }. o  u! y
    % A8 [* W. n4 `8 e) g* h        cc3=[cc3;xx(i)];
    ; Y" Q  u3 b* u" b7 `
    / E0 z+ ^; p# a! {* Z     elseif idx(i)==4! R$ w) Q2 n' J" _
    5 N* s" H/ d6 U* @
            cc4=[cc4;xx(i)];
    , i# g* Q+ a/ b* a! k3 F9 M1 q- R4 C6 w+ w2 w- U, r$ q9 A
        end
    2 W" A- l- N  J' t
    ) M! l1 a) ]3 L* gend" k4 m+ K" y- N+ q( _+ _

    + R; B! D- j% R" k) d1 y3 pdisp('第一类边界')6 r9 x6 R. B, f! Y4 v1 s9 m

      X( O( o. ^- k1 R[min(cc1),max(cc1)]: B6 g" l3 \; i  I% S

    $ H) }6 K# c6 C/ r% f0 j) w5 P/ Fdisp('第二类边界')
    2 V& i: Y" V/ W% \8 s; l/ Q3 \8 m- ?/ ~) T1 k9 n
    [min(cc2),max(cc2)]8 [: D: P8 i2 J
    4 [+ Z- ^! Z9 V( r
    disp('第三类边界')5 l5 R5 w, h' Z1 |  ^

    ; r1 j4 ~9 d9 Z3 T[min(cc3),max(cc3)] ; F4 C5 V8 j6 H' p% d) k5 T# p

    & `& I2 t  q/ Y8 w6 i7 Edisp('第四类边界')) y; z8 p9 y* ~2 l

    8 a5 @- F/ O8 X3 O[min(cc4),max(cc4)] 5 a; U2 M9 y7 Z, ~' }& w8 r$ S. D" r# S( s

    $ t' }! r; w: zdisp('四类中心')& e$ x% W3 |2 E1 L5 P

    $ }, y) e  P! K% ac, ~" U8 L1 E" y5 }% V; h+ a" ?

    3 {9 ~. P$ R( g/ i* H: vh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; ( j: ~/ g& K6 K1 t4 Z' R' W1 W

    $ f7 r4 j" }6 X) V' u' g: ^; W! Sfor i=1:n. b' @' c$ N) A

    & R4 `& \( T: i8 f8 Q    if idx(i)==1( q. B. _9 R. g& ~1 M3 {5 q, @( Q
    * b( j, S8 `4 i; Q* g' `/ |3 Z
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);8 l. h$ q7 N. M* |" B* e  D

    9 t! I; Q1 O) V6 s: i6 ?8 u2 m% d    elseif idx(i)==25 o, U" }( B+ ?) F+ ^* x* L- y4 z
    + [2 i" z2 ]; B
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    ' X+ m" {; W! ?! N4 F7 O( R" S. t7 @' r
        elseif idx(i)==3* H) y3 l9 _) o% c2 W9 X

    ) i7 M  T$ }/ x, e$ g# _        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);4 I- z( U% s: j9 Z- \
    6 G1 j0 z6 w9 U9 o; W. C# T% N
        elseif idx(i)==4
    $ B& T, s" d0 U+ ~  `/ Y* C2 c0 w! D3 a5 _& @2 M! D
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);: ^7 g: `: H5 \9 U1 c

    8 Q  d2 _# g' c: c( @/ j    end
    , u' ~& a) }1 l* l3 r1 i7 \( P& {3 F$ l" A! k
    end
    2 \0 M1 O% M% H. w! z# Z
    ! h! r! v0 z# ~" i; xylabel('一维样本数据值')5 y4 T8 j: p# _, k/ u5 y+ ]( k- G
    ) _( W% Q+ k( G/ T
    xlabel('样本序列')
    * H4 b0 Q4 _0 J9 X, [6 E/ T# C4 c: `
      X6 P- m7 W3 S

    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

    7 M0 s/ j1 |% G- y, m. t& Z+ n
    ————————————————2 p  M( Y' s! M( E( A3 Y
    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。& }( \8 w1 @& r9 W
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
    5 O/ N( U6 ~% m+ ]5 D, E$ I8 F! a/ E+ p& [3 g: o

    * S  a; ?) m) {& F; R" ]
    ; V9 I/ z  K7 O/ b5 F' G$ r2 H+ @, j8 [# B

    : e3 Y) e1 o0 S1 P
    6 u' U6 L1 J6 U! a+ [" u  q* v. F
    4 g6 r% q+ e* O4 T
    zan
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