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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','C75 84');- 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 g2.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& M2.二维数据的聚类分析 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 |