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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

    3 M& E- h7 M( F4 p" v% L2 ?
    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');$ T  K  N8 e# A% m& N3 R
    A = B;# B+ T0 P% p0 ~6 B" K6 p
    [I,J]= size(A);1 T* B4 [; d1 d4 m; B& N5 a

      d9 |) M3 R) B- ]$ u8 yfor j=1:J9 T# Z, R# U! a  R* [) L
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    1 W+ X/ x8 C9 h. l  \) K; s' f0 L, [      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    % ^) k8 N: |/ \$ r; Z3 v       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
    : M( N3 P3 {6 B9 x! [$ g3 I* V      end  * E" Z6 w4 R" ^8 v
       end
    , p8 ^) G% K2 U6 m/ Lend) f, l. V8 [" j

    0 k: B+ {0 n3 _5 j, u5 _1 t* P3 spython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    ( o9 B* k' n% _& X$ C6 D0 N& i' P/ r
    import pandas as pd
    * m( q+ V- C0 L$ f* p( f. Y0 J% C+ z
    import numpy as np6 T5 ]9 j2 r# G% t( e5 V/ t! @: n( ~3 E4 d
    , r5 b2 [0 s9 H
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    6 n" Q7 T8 F7 e  u
    * w2 z9 q( O6 t" q# Make a few areas have NaN values
    ( Q& N8 E7 o4 K: }- v, M8 w
    3 D$ B2 R% b5 e) y1 A+ Udf.iloc[1:3, 1] = np.nan
    # b+ T0 |9 @( y0 q' Y7 _. d. g9 L" J
    0 \! v" D. U9 y* odf.iloc[5, 3] = np.nan+ T% s, y/ h/ b, |, |& p& ]+ N

    * e% @7 M/ h& V7 g8 {; \7 A3 w, edf.iloc[7:9, 5] = np.nan/ f+ k) v. S3 C' \' L

    5 k# E0 G/ o" g! v7 iprint(df)# e' j8 t! J" s

    5 }& d- ?! R2 Z& d2 y! c/ y4 y" o0 jprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行' [& K" U/ \/ y  H- V8 {
    print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    3 F! a9 d- D# Z9 U, u. y/ D; f2 r. P! e9 [) e

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    & k& D, h8 @; S+ g  k; d( h
    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');
    , w' H) O, V0 D9 l3 G4 p%将数据z-score标准化1 m/ u2 \5 U$ w7 L) E7 Y. g
    A = zscore(B)9 o  m* E) z) P7 s
    disp(A)( A% M0 @9 a3 R& Z1 N- @
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数" N" d7 A) ]; k9 R
    [m,n] = size(A)
    , s% A/ z" ~8 J6 s/ B' Zfor i = 1:n
    9 q& K- y. E2 P2 @* s) X0 a$ \    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
      T' N; C9 c2 Z" M0 [. L  E+ m    if abs(A(1,i))>2
    4 k& q" R7 r: l5 S0 q        disp(['(1,',num2str(i),')'])8 M; A* B) X5 K/ `# x
        end
    2 y+ Z4 ?" B% a# {& X( v: Bend0 _. k( R0 W& f/ @( a- M- Q8 ?2 a
    * y" f: a0 _; p" z7 j
    二.聚类分析
    7 L" L  R5 ~% m
    : J& w4 F& Q3 w( Z0 u/ q3 ]1.一维数据的聚类分析2 a6 e1 A$ v) S% M

    $ O+ e* z+ n/ L/ I5 l3 ^& ]参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html2 G/ H" _, [6 P+ }; \' k
    ' Z& m3 P! o+ u# L
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    5 ^) V1 l; r% V& K% B* |
    9 `7 z) I' q) `- d1 X( R; P5 D5 `clc;" L7 v( ]5 v8 i1 I+ B, ?

    + [* D2 P' ^! Q7 n8 v% v" |clear;0 F2 p& o* Q3 ~* u" Z4 c9 y

    ' G& v1 X# n  w5 y7 m& ]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
    ' z' @, \1 J$ s( X3 j- m6 J: U
    , Q1 X! u7 T; jA = yw_data';
    " y6 q) B1 F. b' P% E* t3 ~
    ) p6 s; \& f- y7 V' Bxx=A;; ^7 L- @/ U: k
    / ?" K) F; |1 N$ p# c4 J) f
    clus=4;. ?4 M7 R% M8 e/ @) _

    ; ^* y* p( c. V" J* o3 K[idx,c]=kmeans(xx,clus);
    & [5 l! |, f; N7 K& {) f7 c
    # }' x0 L- Q2 Acc1=[];
    9 M. i# ^1 B; ^6 {3 V3 ]+ y
    ; D1 P' H# q/ \1 h' m( Y0 J6 zcc2=[];( P1 A5 ^( s& x+ h
    5 f" G$ {" I9 X3 y( A1 m/ i" {7 }
    cc3=[];# a3 e4 Z) M' x# s% ]! m

    , g+ d; E  K( T4 x; ycc4=[];
    ; O, Y- i& q6 u% U
    3 N& {4 e8 }0 w' h[n,m]=size(xx);2 j& v! V% g  v2 Z/ U* T

    ! U6 F% V$ o+ V- e, S7 o% ofor i=1:n
    $ m  ?2 Q. p. R' V2 ]# P$ v% N# _' b+ Q9 W
        if idx(i)==1. `4 N# ?% C' `5 J7 O& F  r
    # P6 e5 g' C) L3 K
            cc1=[cc1;xx(i)];
    6 T1 z8 Z2 y' h8 |2 r% R7 M6 R& L% Z! I# {1 \; b
        elseif idx(i)==2
    * c  x- p* {$ N5 `; X1 U# K2 G7 {- b$ P1 n6 I
            cc2=[cc2;xx(i)];
    1 r! k& P- `* w* _3 c1 a, z- Q' r2 ~2 E# n3 [7 A5 M" t) Y/ @& }
        elseif idx(i)==3
    ' o7 l# P8 r  d! y: y
    9 y( t( f* F6 O        cc3=[cc3;xx(i)];
    , W9 y$ p! K. ^# q! Y( L6 f' o  ~1 I; V1 R: d+ L- @
         elseif idx(i)==4
    6 y* F: C, g) P: n6 C+ G: K3 [( t- M( z# g4 a9 k
            cc4=[cc4;xx(i)];
    $ |  n1 |1 S7 G  n' A" @; A5 V3 k9 Y. \6 p& a0 _
        end
    - f+ x& i3 f4 I& {; D: W+ ~2 H' v( N. b# Y+ h2 S( i
    end
    " c  Y; T% k; H' N  p' b5 H/ O2 Z: Y4 q- {7 Z  `
    disp('第一类边界')! Z6 m$ |; J6 v2 d4 G/ q
    5 N1 T/ R7 H; i3 U5 [; i
    [min(cc1),max(cc1)]* C2 e7 r% K- w6 V! L5 ~% E- L

    + T0 ~7 h; o: P; I3 T- `; T* l# kdisp('第二类边界')' @, n) n1 |* u. j
    1 z5 u, \2 m$ r( ?8 v
    [min(cc2),max(cc2)]
    8 C  z' }7 q/ I9 x, B0 Q! z" t- |' \1 y
    disp('第三类边界')7 v' T' _0 s" b2 G
    & G7 F  J+ q$ |- b
    [min(cc3),max(cc3)]
    4 n( a" O; q  J& V; p' t% o/ n+ _& g* |1 x
    disp('第四类边界')% ?6 x. n, y. |) K) b$ h

    ' g& _# n3 j+ t7 Y: v+ S[min(cc4),max(cc4)] 3 Q# e7 l# u$ M- @- ~" H

    ! }3 D) L. Q5 e5 f1 ^9 E" |  T- cdisp('四类中心')0 V2 _8 S" G- e0 S6 K! q
    ! O- y. `3 H* {4 J5 h
    c
    / [) r+ y9 e$ ?' g
    ( l, y8 \* i9 l' X# @9 ]& ^% c$ zh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; + B0 d; k8 }- m

      q6 P: S8 u6 O) sfor i=1:n
    9 A! v: B6 y8 g# Y& M- j( n
    $ p' X" h: q2 S; _5 O    if idx(i)==17 _1 ^/ E8 R% j+ g4 }

    6 w1 T( m! |6 b. A' r9 D1 N7 P        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    1 u' z  s3 @+ D8 l/ g( f
    $ a, {- T3 v; _    elseif idx(i)==2$ P1 w; D1 i* \0 M5 f8 {
    ; ?4 @6 d: f4 W: p
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);1 f& `! L6 f* e& G0 M# X. x- O" c3 s
    . b+ o" g3 [8 K7 p# ~2 l$ q, j
        elseif idx(i)==31 f" I1 _" G/ c3 D9 F. C+ @
    # q! O# C2 Q% z: e2 l" ?( E
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    * \1 I# D. ^8 m: e, b/ K+ Y% m4 x2 L& c+ T  z: o& P1 @, E' p3 `5 F5 d
        elseif idx(i)==42 f5 k9 q) m6 d4 n8 b
    : u" F" d- \, x4 y; t+ R
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);5 Y  i% J. o! o$ Q0 \- s& @6 K. T- q

    1 y# C* {, F* o5 L0 s  @    end* o, h  Y/ H% v' J% U2 K
    3 L* E3 W' ]7 r; _
    end
    % C  H0 J, U4 a. r- C0 d" v2 F) C0 P- k
    ylabel('一维样本数据值')( A! `/ F- C9 d& H: j" I( x% C! c3 ^
    1 @* n7 t8 B5 X2 t
    xlabel('样本序列')
    , l  b2 }& t. F( {: \4 H! E# k- ?0 `3 f) y/ i0 s4 I7 Q8 O7 J1 _3 y+ e
    - T4 q1 G  Z3 H

    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

    ) {, g' U' T) \
    ————————————————
    , J$ R& l7 K( ^0 d" W/ l' ?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 ~/ t& \6 g1 H
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
    % I9 s3 E' D4 ]  `
    8 x- |+ ~2 e4 V
    : i, K& x4 T) `: v7 q6 W/ A  P8 N. f5 q

    * v+ \; u/ `/ ]7 }. f
    1 _1 U0 M! o/ \. M1 y9 Y2 v. I" A% @3 V- r
    6 Q/ i+ p0 P' W/ J' Y' @
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