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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 g4 E" a8 o! Q3 c! H0 AB = 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');. n/ y* o. p3 u- q: O  @2 Y( m) s. u/ _+ D
    A = B;
    , E7 c; p' t2 L# K9 J, B[I,J]= size(A);
    ) O) K! p& r/ y% C8 U
    1 h4 x9 K/ g, T: ^for j=1:J) [3 l: _$ S, P6 t& f$ U6 I
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    0 |  b/ ]7 z8 [. \% z" ?      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    1 ~2 x1 C- ?3 @/ U       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 O: H( k/ i. j      end  
    & @" F! {8 E, ~6 L4 q9 _   end
    ) C& U, _; Q# i" N  nend
    . M# Y! E0 U3 N' a1 @; |( C
    8 |# i# n2 V, Q7 rpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)3 d  _( D, ?* D
    3 h) Z; S0 @# `3 X9 g& l* i& V$ H
    import pandas as pd
    2 H5 V0 l" u9 ~' \4 N
    / S; O7 s' Q. G2 b8 |8 X! w6 ^import numpy as np
    . r; i# _0 I- Y( N8 n. I9 v) [9 m) j
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))$ R2 t) L& E$ X. Z
    * O) c' [6 [% f' G7 E
    # Make a few areas have NaN values
    * l; T1 j- t# U, v0 R; t) T4 u! O) y. Q' a; @% ^. V. q
    df.iloc[1:3, 1] = np.nan# s2 f( k4 r+ j9 R% a0 g& q
    9 B/ t" P" y. P3 i, f: v
    df.iloc[5, 3] = np.nan
    0 N, d- p. F& o7 c7 }& z8 h4 \. W  Z! L; t; V: C
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    ! H% q6 R5 y4 ^+ A. q1 f, b
    0 z- t( l2 u/ s3 m7 X& e' E% Qprint(df)1 J! r& Y7 ]6 A6 Q  S2 v7 ^
    ( s3 G8 d" S  O0 b- W; r1 N. m
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行9 _4 o  [  E/ u8 e
    print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列) W9 M* `4 ^% X" V$ ]2 k8 F

    0 C2 j3 d! I* E5 b  I

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    0 P6 ]- M" H7 _. ]8 E, J& a7 x7 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');2 N& Z3 M9 |5 l3 q; s0 K9 u7 d
    %将数据z-score标准化8 a6 E2 D' u* M  A0 ?+ P, n) T9 @
    A = zscore(B)
    # `1 P4 [  p8 y- j+ A( @disp(A)
    ( G" H& o, R7 q7 t4 i%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数, F# ^& Z/ m# N0 J9 Z
    [m,n] = size(A)! T* N5 E, f( @8 t6 X
    for i = 1:n; h* n4 `7 N7 `5 X$ \
        %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    ) w, j: i. ]  V    if abs(A(1,i))>2
      }' P5 l% d* F, Y        disp(['(1,',num2str(i),')'])+ K2 l  a/ \1 G6 V
        end
    + M6 H7 ~; g' V$ Q. r  bend* O* S4 s' P+ U' F
    & A% H/ s' A, u# K4 c& l5 ?5 c- Q
    二.聚类分析
    6 k) F- r8 T! ^: k7 r: o: X- W( O  u8 z" g; j0 g
    1.一维数据的聚类分析
    1 w, D5 M7 i( O8 S: G, J7 F0 T. C4 C7 _2 l8 Z4 d
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    * g( i  o" b+ u  U+ I1 F3 b
    % K' ?9 a  g/ x0 t" F) fmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)0 C" X% f  B) ~- M3 M2 I

    # f9 E: A+ w- A% I& oclc;  r' I6 `" \( x* t# d  A
    " K( m6 f/ D0 }8 S
    clear;" o2 m- w. m* `: r" S/ O) w

    ) U( B3 g1 {' lyw_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
    0 \( b4 K; V" I# k9 x3 F0 z2 H( V( z7 B4 D
    A = yw_data';# U0 I3 h! q+ Y% K, h2 J
      t; w4 [2 F" A* G* n- O
    xx=A;
    9 k5 c9 B" O0 `, z  T0 X5 W" B6 ?0 V7 ~8 ~9 u. D
    clus=4;6 h* ]$ b/ F; `; `" `
    9 b5 }2 h; @) Y& Y+ l
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);1 z( ?2 i1 z. Q% F* i/ [, `

    : p6 N' c: D* V7 d* W+ `% Jcc1=[];& @% m- n" u; D+ ~0 b( H+ W7 w
    " B. W* s& B2 ~# t* M" K: _
    cc2=[];
    * i: q; i8 Z% C3 d$ [* P* _5 R2 D5 L. Y
    cc3=[];
    5 C; k- c+ S; R( X+ Q5 a6 v& b* L# }* u( \# s% f. E
    cc4=[];
    ) j3 T: Z) g* A9 i& X1 c  J. M8 K" P+ ?. P5 ^' j+ p4 g
    [n,m]=size(xx);- c  O( ]5 a3 x8 a  U

    $ K# X. C  {, afor i=1:n* N# r2 g' D7 P# }5 I, b

      H0 }0 n7 Y! m+ U; ]$ `. b2 U' g5 O3 W    if idx(i)==1; p. \% A+ {% }9 ~* F  A

    4 g1 ^* {0 q( |* t! |) A, R        cc1=[cc1;xx(i)];
    ( v; L" x, x2 L7 J' V3 i
    4 Y9 p8 L2 F+ D+ s3 s. @    elseif idx(i)==2. t6 O  l; Q2 I7 W9 N

    4 b2 \3 {4 Q( Y% F4 s: p7 x; I5 m& c        cc2=[cc2;xx(i)];
    + Q! }: j- c- T' i4 E) b( E7 c- Q; a9 @* Z  T# \
        elseif idx(i)==32 Q0 C; Y$ A5 \! e! G5 ]
    % M6 _4 `/ n2 Q) T5 R
            cc3=[cc3;xx(i)];
    + U$ j$ O5 w! E- L$ N' Q
    , @8 C5 u6 y9 n$ R% v# r: S     elseif idx(i)==4
    3 D$ K; X7 I7 @  v$ {& r  d& e7 Z4 s! s1 b* v
            cc4=[cc4;xx(i)];1 J% o% K# Z7 e: s, \* f/ K5 ^! c. P

    1 M' S" T/ V: `& h    end
    ; ^/ N0 W/ s. c* U, I6 }" J; E5 o; \, J. K: @/ R% ?* j' d+ J/ y
    end6 v; m! [% h& O3 F
    9 i, v+ k: Q5 ^0 {2 {% Z0 h5 U8 I
    disp('第一类边界')3 N; [4 {! `* p

    ' J# \& A* G  f2 ]! [- K7 \8 D[min(cc1),max(cc1)]" v1 x1 v5 E& k

    $ M- j- ]: E. X, |# A$ Tdisp('第二类边界')  K$ U2 V3 E, g/ `7 {& f# n# H) `

    / ^1 P; a0 X7 ^[min(cc2),max(cc2)]7 w. w2 E+ K0 F- w
    . |! T, l" p* k) G; c. T5 c! M0 Z
    disp('第三类边界')5 Z$ ^  T, B( O7 O" p6 h; l; g2 d
    " w' S2 U! l* e' H; v
    [min(cc3),max(cc3)]
    1 {, f( Y+ b% ]8 X  J
    / l5 L0 ~" w0 i4 _disp('第四类边界')
    % [# @+ S4 Z& P9 S8 U* N1 ]2 R" o; H
    [min(cc4),max(cc4)] # R. _: \1 u' |" n4 [

    4 z& O$ I, g) \% o0 }& cdisp('四类中心')
    & x. k2 j: t. d3 z: C- q' Y( l* f9 j
    c$ t. |( d! D) a5 [+ D  B/ p
    9 q5 f. ]) W" ~" B, I& G9 K& X
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on; - P. x6 }! L! g# d$ a. T
    * c( g* U2 m2 v8 ~! f
    for i=1:n
    ! z) [8 G) B, G
    - L" J9 S7 D0 f* d0 _; N+ g: ~7 x    if idx(i)==16 d7 a4 `3 d, f8 s: q" U. I( o3 ~
    # h3 Z5 o, O: J
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);; v. t" Y2 c) e+ h
    # \4 Z& d: x' ~& }/ _: W, j
        elseif idx(i)==2& f- M* r8 h# B, i
    , t9 g, z. Q- s) B# F. @
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);$ _; V0 Y2 C( C( q( K0 u
    6 O% T% b+ Z# m  O, s
        elseif idx(i)==3
    % H2 g' {0 j4 F7 T8 I2 g0 d! N8 v
    + j3 z: Y! H* ?. M) t* x" X        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);& r2 X, t% i8 {7 A, q( Z
    3 H$ d/ Q  t1 x& s0 T' c: x0 }. \0 b" f
        elseif idx(i)==4, R& L7 Q7 F) y5 l
    % X) B! o, j: G
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);+ V* ?6 X; R4 f: f: H8 Z

    0 i. G2 G* X% ~0 L. `    end( {0 k9 D; n3 f7 ~6 q
    ; O6 s. h7 g) j5 r+ S
    end
    3 K1 |( }. j: Y
    ; j  m, ]6 S" X/ Z& ~6 i' E5 hylabel('一维样本数据值')
    0 g2 |2 Q7 D( D( {$ Y$ r) B$ M3 Q/ G" x' }
    xlabel('样本序列')
    6 P7 F, C/ u/ }; w. \+ Z: b! r) \/ |5 ~* q% g
    5 E/ C2 ]$ y; ?7 e

    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


    , e1 b  Z5 l# D7 b2 Q————————————————' L. Q1 M0 M5 H* o1 F& z. Q& Q& j
    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。& J# C+ Q3 \) n2 X* @% h1 ^3 ^6 G
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621  Y$ j. ]6 p. C& u3 p3 r
    / n; M! H; l6 O6 J$ e0 @
    # ^5 u$ b" i4 y
    $ B  J* P. ?% s  d

    ( g1 d& N  M0 W  L7 M$ u* j1 x- }* E* L% c/ _" p. U

    - {' S' q" a( S" ?, h- }) L# ]) `/ [9 l5 D% z! s
    zan
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