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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

    % m! {+ I4 z3 L4 k' k
    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');
    5 Y& W+ K: \/ d) f- T; ?8 w5 FA = B;
    ; G: |5 m5 I* X[I,J]= size(A);5 V- C1 F8 `/ D) h" P7 |/ a; Q
    / D# `" e: C8 y% W8 p8 b
    for j=1:J; f3 U4 ^) N6 f; d
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    / b- C7 M. r4 k9 X7 L* Z0 A+ \      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    5 p) G# O* u7 V  w  e1 d0 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
    - h  F6 J  Y, H: ]; [- h) v6 h      end  $ ?2 I" B/ C4 v$ _% _2 Q. c7 I7 v
       end; d( Z' a" W) P! l5 @: M( s' J
    end
    " ^2 G9 _4 E0 F- O4 z' K9 j3 Z- E5 W8 k: z% V, G
    python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    % S8 h' o9 L6 U( m
    1 T' y* n. G6 L* q" `" Oimport pandas as pd
    5 z3 h7 b5 u7 T0 c5 T: c
    4 F; P' Q4 q' Q; ]7 Jimport numpy as np
    / N; b( l' C  \. J7 }8 {/ j
    ' g5 K9 ?3 K" e8 |+ n2 @& \' Idf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))' Q) o7 @4 x# |, ~$ y
    8 ~* i; A+ X4 I6 P- J4 d1 n
    # Make a few areas have NaN values
    ( r: b; i& ^, L  q2 e& U5 ~$ w& v- }. Y
    - P8 M! |3 x  E# Xdf.iloc[1:3, 1] = np.nan7 w8 l3 O; Y. w

    * Z0 S* @. G9 e" ^& odf.iloc[5, 3] = np.nan
    ) O8 r9 Q  C- G3 H* I/ C% T) h$ u& G- d9 Q
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    - H  ^% s) c$ e+ D& B2 ]* U! t& K4 P6 Q, _! N! @6 `, x
    print(df)
    7 I$ Z6 Z2 F! K& U' A5 O# n! B# ?' o2 R9 ^* d& p4 N. t! S
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
      n& D. {, t* gprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列! I- a4 S2 ?( [9 ]

    : g) k* j1 E& T- A3 s% n

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    0 F' e8 }6 l0 d% r" P" |+ F
    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');1 k) [, W) w) P* j( `" ?1 X& o0 C
    %将数据z-score标准化' {/ a" E: K. d( g
    A = zscore(B)
    $ z% q/ `$ X8 x; }9 e3 Mdisp(A)$ a% o1 k# A4 z
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数3 h6 J( y0 r, M% }9 ~+ ~
    [m,n] = size(A)
    " t* ?9 x  [. p3 m/ Jfor i = 1:n
    6 j% h4 }% h  E6 t    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    * u- t3 W$ q( X    if abs(A(1,i))>2
    / F+ r1 k4 _, p# s        disp(['(1,',num2str(i),')'])9 K; b. H' }6 k( y
        end" i# O) ^9 j7 c* \5 T
    end
    / R4 w/ H/ b' `) ?1 h, L4 i, u9 \% ]8 @, J/ [7 R
    二.聚类分析1 a1 i+ L5 r% f4 L( \( z. I
    " h( S8 Q9 S6 }& W. R9 ?
    1.一维数据的聚类分析0 n! p4 k9 d/ B5 K& v1 h( U$ {0 [

    + f& T: Z6 S- ]! b+ \参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html4 M3 K# h: a& S) m8 Y' ?
    ; c4 x5 E1 v" ~: l) M% {* O; ]
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    ; d2 f8 v3 ?/ m9 ?3 w* `/ V  l+ N5 ?) t
    clc;
    . g5 b: @$ H& r+ u! R' m1 H: L/ R& ~. n: r% S
    clear;
    1 R( V2 _, v- z
    0 ?6 O( R4 }, f; v. ?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) p! G5 p' S- G% w
    : @1 {) K5 E: L) E3 @6 `
    A = yw_data';
    0 }4 l" V- D$ J6 h1 ]0 r( g% B, Y, D6 E7 k7 Q$ A, b
    xx=A;. ?6 P5 p9 B/ B+ P' ^- I! G! K
    ! t. T1 {0 p: ~$ T" s2 C0 a
    clus=4;
    # U! Q! t; }9 V/ n) D3 k" `0 R! X' |( ?; I& p
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);
    $ A) E8 Y) i! k8 i' j/ Y: y
    : }5 _2 Y8 ?6 @; K# pcc1=[];
    $ h- `' X+ u; B$ h/ [
    - b+ U/ a' ^9 r9 ^) u* acc2=[];3 v1 y- b9 @+ Q8 E3 F6 }. O" S
    ( {6 _7 ]- s; Y% E: J
    cc3=[];% K, a+ E$ ?" F' p5 n% @; T3 @7 c

    . Y8 e3 j7 c, q$ Ycc4=[];" j2 e+ X1 X4 ~
    . l! \9 P& h2 o, ]5 d/ w
    [n,m]=size(xx);8 o5 y# q" l% v. \; `# ?

    8 P5 G, F/ t& O5 X8 Vfor i=1:n
    4 n  d: n2 @9 A9 a4 R; B4 X) J- d( h! v
        if idx(i)==1- w6 L8 I; i& @! \$ \* ?1 g
    5 l) c/ A; C( U
            cc1=[cc1;xx(i)];* B- o( v3 j. e( P6 p/ N, W

    1 U2 w* G  p7 q0 G  c    elseif idx(i)==2
    8 K% ?# g! W+ j$ W) }3 j( a! {( x2 d. t
            cc2=[cc2;xx(i)];
    ; G) P5 K" N; z5 s( ~5 Q+ ~* H# a
    2 C4 Z7 g" i; C: Z6 y5 _, D    elseif idx(i)==3( D" {; o: I3 T2 L7 W* e3 x

    $ t+ a6 l! V2 P, i9 d: ]! Y        cc3=[cc3;xx(i)];' i: _" S1 s: _( v
    ! m( X* d/ T1 g$ E
         elseif idx(i)==4) C. H$ I; i, g+ I$ \% k5 T/ n& O* A
    : B1 h6 t. j3 L% K9 @( Z2 q$ Q+ s
            cc4=[cc4;xx(i)];
      v8 P2 A) T4 `# a2 L( p) y1 F! m$ E
        end' D& f! U' k) L! D! Y7 X3 O4 o! q
    2 c5 o1 P5 \: g; d2 p- B, b
    end# [" x( R) b# m- M) n! T& T& K

    7 c1 K% d# X- Fdisp('第一类边界')$ W) b4 s4 b/ B  q- v+ ~

    % ~3 d# H. d- X: i' x# f5 W[min(cc1),max(cc1)]* V' n: ~. ]9 |7 {, E

    5 v7 j. x7 Q9 c$ u4 wdisp('第二类边界')
    * A* X# I2 N( O& ^
    / w5 h3 S( ~# q8 G- ?, D[min(cc2),max(cc2)]. B; w3 x+ c. a+ [+ R7 ~
    : b$ J$ F, f: e, l
    disp('第三类边界')
    3 k2 f. w5 E5 }8 q  i4 T: R% }5 V) P! U2 H
    [min(cc3),max(cc3)] . C' V2 P, n+ N) t5 _4 M
    + H1 Q6 F. R* M. h4 M8 L3 _9 X
    disp('第四类边界')2 k3 M+ h7 T9 W% i6 Z7 W$ `

    - e6 h* q* N: G5 i0 H; d[min(cc4),max(cc4)] & \+ H( b3 B5 _
    4 G# x( e/ t) Q6 \0 H0 L, U
    disp('四类中心')
    % w; B9 s' H, d! W* J4 n3 V" I' }
    : K) ^$ @5 Q- T1 V3 i4 q8 X& [c0 C) e+ V7 R+ O. ]1 z# v" v& P

    ' r+ O1 h$ N5 \# D; w+ qh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; $ _: L& U2 f8 Q/ U/ S

    - a. A& \% P( ?: o; b% pfor i=1:n
    + `1 \2 M+ t4 D- i  K
    ; h7 L9 P1 ^# K; Z3 C    if idx(i)==1
    6 \# j/ b" A2 H9 H! J" U9 v( T9 c# C9 i) B: P) k6 p
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    " l) h) X, n% i$ N7 |$ z
    , m( Z+ W& w) @7 g$ X    elseif idx(i)==2, h3 [  M8 C, a5 J  L

    + p; g( a( }. \7 w        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    ' p; m1 v: V5 x  g, @$ q
    5 a) a0 N8 _3 D    elseif idx(i)==3; B' k0 `, g- [1 h

    1 O; R; m  z+ T8 ^9 s+ U        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    ' a" t9 o1 |6 T( p2 Z8 f9 P
    . J( A' o+ R) D/ R$ Q" V    elseif idx(i)==4
    ) c8 x4 K2 J  ]8 U5 D: e* X# X! R4 Z- z1 t, y. A
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);4 Q' h  x$ z/ A1 i
    ) \& Q+ g. r0 N7 e
        end9 m4 c+ U1 X& a- x. I
    ( l1 `6 w; m5 h' {2 X  v
    end
    ; ?, f/ G0 T, j: d: A3 l: M
    : J% J$ B+ X$ ~7 l8 u( [ylabel('一维样本数据值')
    6 b! F+ _6 L0 i( J$ d9 k1 T. a6 t. B+ g6 p9 |0 N
    xlabel('样本序列')+ d( C* T& I/ F# J7 F* C
    / m* k3 Y1 w- k% s; I  N6 Y' K4 N3 x

    % z+ T7 c& y" n& y0 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

    ) w9 ^& x$ l/ X' h- ~% D* J% D& y
    ————————————————% z  i5 H9 C+ K0 @
    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。
    7 Y( J! W" B  `8 V6 s$ s* ]原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816216 |7 m. W$ M0 T7 X  m( C9 P# G
    4 K2 _' A5 q, ~

    4 R* L: J: L+ D% n, j/ e
    $ g. Q! E' F9 Y" V4 \* u7 X6 {# E+ H) t
    3 x* U6 }; e; T, U$ i
    & c5 W% D- g( x. V
    9 X: G) w7 u" I
    zan
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