QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1578|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

数学建模程序

[复制链接]
字体大小: 正常 放大
浅夏110 实名认证       

542

主题

15

听众

1万

积分

  • TA的每日心情
    开心
    2020-11-14 17:15
  • 签到天数: 74 天

    [LV.6]常住居民II

    邮箱绑定达人

    群组2019美赛冲刺课程

    群组站长地区赛培训

    群组2019考研数学 桃子老师

    群组2018教师培训(呼伦贝

    群组2019考研数学 站长系列

    跳转到指定楼层
    1#
    发表于 2020-5-19 09:36 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

    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 c4 F7 ~: e2 @- s4 [, TB = 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');6 f4 F! E0 P; y4 E3 Y& m/ B- ]
    A = B;# B* {$ E* p  k3 c2 e; _% F; Z/ o
    [I,J]= size(A);
    + e" s( e) m+ d+ s/ t) a
    9 M$ c5 P5 ~" p, G" m( P0 Y1 N& Ufor j=1:J
    . A0 e- V, U) d* R) S6 h0 \   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN/ k3 D. B- w# A5 U0 D6 P; e0 e6 |$ n
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    + ^, z. O  K( ~  H       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
    9 \- I# F8 m5 j  V      end  2 G. J+ o+ T5 K% z
       end. t* M8 K7 a% F8 j! D- v  N
    end4 V. e  I: [+ S+ q4 s2 H

    6 T# Z5 K3 s8 C* H/ o, F: Vpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)5 R# U/ h$ N6 Q- e
    4 g  @* ~4 _$ I/ ^
    import pandas as pd
    7 b3 H% u- w# W: k) C& C' d( N- [" \* {  g2 n! p7 h
    import numpy as np& v- z  h3 P3 _+ u  g% F8 m
    - l! x2 L! a+ K9 Z' g
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    * g& l4 I0 g0 `: `+ ^! s- o! W! m8 B9 p6 R* N" ?
    # Make a few areas have NaN values  d  a& G) e9 i4 G

    % H6 }( i: }- t4 e# e2 a  W  W# ~$ Cdf.iloc[1:3, 1] = np.nan$ m! E- v. @. X8 V

    * c/ C; f$ l: w2 I4 Adf.iloc[5, 3] = np.nan! x4 ^3 X% f# Y0 W
    6 |3 }" D. v: j' G: u4 b
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan0 {1 Y& e4 N* y( f7 s

    ! h1 `7 B* A6 t% h. gprint(df)# l- h$ W: r0 ~3 k% h$ S2 e3 p

    : i6 F# x+ w/ h* ]- q9 N  H: }( V  Fprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行  c0 X+ F0 E" ]: f, Y$ Y& v5 H$ h
    print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
      j" D. c8 Q5 J& G! j# h, ?( X' P/ b- y) m5 [

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)


    + m1 K2 |0 H  Z+ `( u0 O0 xB = 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. X0 p+ J0 G# C' K/ A
    %将数据z-score标准化4 d0 m8 A( g  Q9 ~  j2 H( Z4 d4 W0 H; q
    A = zscore(B)
    , {9 S" }% g4 L  z0 Sdisp(A)$ S5 r( H/ \/ I6 w7 G% `% c- m
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    4 x  \2 u- s- u2 N7 O[m,n] = size(A). Z- u$ c) B, g, T  l' N
    for i = 1:n
    % j" Q% I! F3 o" w/ f* G+ q    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
      ~4 U+ q( d, M3 ?0 X0 @  r    if abs(A(1,i))>2! D/ D% W2 x, G) C7 {5 l
            disp(['(1,',num2str(i),')'])
    / n, q& e( a5 t: ^  t9 M    end
    ' I! O1 I/ X& }. `5 S/ F* l- Wend0 q! f3 Y) |" x+ j3 ~4 j) H

    : a+ H# F7 P% x5 K% x& e二.聚类分析4 H  h" p0 a9 d2 g( {2 k

    2 {; w! }& b- f. j/ V1.一维数据的聚类分析0 W- T/ R. X- h7 T1 n
    ! a5 V0 f3 D! h7 g4 P
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    ; w& }, `1 {* y" G' h$ ^% ?3 o8 w* G3 V5 C* _7 ]
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
      s, X4 \" t* s! v" X7 Y) j+ H7 x# G3 F& b
    clc;9 k! _( z- M# G# I' t0 F

    # z9 K9 Q8 |" W0 s$ Y+ aclear;9 r  Z0 Z1 M3 l

    ( o! l% a+ B0 {6 X; F! i* Y7 tyw_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
    " F9 c4 q+ n& s, C+ k; m! y0 [- U
    - D! B0 D' P+ iA = yw_data';
    : L5 y" C4 n! X2 {0 j$ o+ Q; [/ m
    6 X, J) n( j" l6 S% ^. Mxx=A;
      `1 J- ^8 c# r' B
    : a9 Z7 {  s' D/ s2 y% \clus=4;$ }- W# U7 t2 ~& l: G3 Q
    . ~& F( }, O) H; T( |% c
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);
    " x5 U" r$ P  R& k8 p. K$ b
    % u: }9 j5 v2 v! x  c4 D0 G1 Bcc1=[];, K8 o# b/ c# e5 o$ W. H; h4 ?! J

    ! ^7 _" Z" T4 Y1 a, {) v2 c* Q  H+ hcc2=[];/ s8 t9 h0 X5 b! F6 ^8 V, U

    $ _! ]' ~% ~; T4 N; U  h9 ?cc3=[];
    2 `; w$ B  l) z4 P& p: \
    ! o" }3 a. F+ K! v- {+ hcc4=[];
    - @3 n5 r  k& O& C+ R& N. E! K& r4 }& p  `7 M
    [n,m]=size(xx);' i* f3 L: ~7 u) z' ]
    ; m5 j( ?/ C, a9 M
    for i=1:n5 S0 A# [9 @! O
    ; W" v' m8 i4 ^( ^1 \: \) D
        if idx(i)==12 f. d  R9 P' R) j
    # Z7 h- S& C# J1 w4 M
            cc1=[cc1;xx(i)];' }  j9 P9 H5 h/ K, e

    7 i) }; Z3 S5 i( f) @    elseif idx(i)==26 G; `, q3 p! G/ D; p2 |! F$ H8 b

    $ ?7 ?8 T+ p' Z: ]2 K        cc2=[cc2;xx(i)];
    ; q% P/ \9 u8 A& B
    ; [3 v5 R; m: z; i7 X    elseif idx(i)==3
    , v& m0 ?7 L* U  z  i
    - I0 U4 w: A) r" \        cc3=[cc3;xx(i)];
    ) ]5 w! _$ W6 W$ ~; ^5 q9 {, \+ u  |% a! G/ G. n7 W
         elseif idx(i)==4
    0 r6 y! W& X) x. n* B
    " U: G6 ~7 A7 V& j2 L  J1 `: t        cc4=[cc4;xx(i)];
    9 ~" H  a. S  @5 n5 B$ M# P1 \
    9 A" D, T5 c4 J( r8 j    end
    2 {4 T, g7 t2 H. ^+ S5 A8 N2 L# ^7 g# d
    end
    6 W% j6 {$ [' }0 E8 X8 r  A- I: h* r: }- ?0 M: K
    disp('第一类边界')
    3 n3 C' |* w9 U! k4 w* @. d  S' @1 z# |! f! c# b
    [min(cc1),max(cc1)]# ^5 `/ [, n' |! J0 T9 E

    # a. g# e" }+ ^9 {$ Z. hdisp('第二类边界')
    9 p! Z# j, n* p5 ]' p: K1 p1 h$ G9 f% W5 l1 Y6 r; s
    [min(cc2),max(cc2)]6 c2 `6 `  t1 F+ y8 T

    4 {2 S5 |8 I( }* @" h0 u& Ndisp('第三类边界')
    : v8 x8 ?2 v! J! N. J* g; Q
    1 A, a4 S6 v2 u, X8 Z, M[min(cc3),max(cc3)] $ ]6 z1 L$ ~, O- W" V0 Z
    1 ?* q) ]7 L$ ?' s8 n; `
    disp('第四类边界')! d7 s, T+ |9 ], r# q- h2 ^

    $ i5 Z  b, n( F[min(cc4),max(cc4)]
    ( w6 E/ n( W8 O. x# Y0 m3 E- `% v% k  U8 Z. x7 d. s7 u1 F5 O
    disp('四类中心')7 R7 J% M# S% ?; ]- v
    / w  {7 C# R  \% m4 X! C
    c
    5 J0 H; H; y4 Z" H
    1 s- R/ b* n- s! Z: Vh1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    4 J1 Z6 `; E, H+ T3 \) I- _2 N
    . S  s0 e! ^% M+ Xfor i=1:n2 B* u0 Z0 ?0 l
    0 W0 {2 |" y1 C% j% N+ w6 ]
        if idx(i)==1
    - J$ {9 B, A( U& w# D: C; v
    2 Q  C, L+ J' W        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    ' U/ H( B$ B% w$ H: E- L/ F$ G, j2 u" g$ F
        elseif idx(i)==2& t$ ^$ k( J+ w- I) K7 b
    . G) G0 o8 ~3 d$ J, F8 @3 W$ `9 V9 E
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);, {9 ~7 {; \9 b+ a
    4 S: h4 X; j+ }2 K$ u) y( B
        elseif idx(i)==3
    - x0 @- j8 S+ j+ ]
    0 C# [1 U$ l8 D4 ~3 l6 ?, N- h' @4 W        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    . K3 k% F% ~3 S+ c# `5 y+ q; c& W) U( E, P6 c
        elseif idx(i)==4
    5 r  O, l4 f6 r
    * c: }3 {1 K8 z$ e( P* U: z2 S        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);& v6 U% x' `2 d# S
    6 b0 g# q! t2 M$ r
        end
    " h5 I# D- Z% E5 O, p  M3 j! I( P. D! i) n- \7 K$ e: o
    end1 I  Y, z# [2 u& o" J; u: H9 \

    1 z: a( G" H1 @9 Z# E! f. [ylabel('一维样本数据值')( k) k7 j$ Q7 t
    % M# S- C; B' ]0 Q* r
    xlabel('样本序列')& E! x7 t2 X4 C3 m5 y4 R4 w) o2 S% m

      i2 w; y! y2 K% z! M+ N5 j) @0 s5 F+ G5 \

    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

    0 t2 U! ?, p( J" O# D, \" n9 _
    ————————————————2 E2 S% ^1 R1 l- Q/ W
    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。4 E$ N" C: `, p  K' e, {
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621$ Y$ n" M# C0 f; X8 r/ C7 c$ R1 f
    # _( S. N; k% }) D; b% d

    0 }# b5 P- L8 J6 _; e& k4 O, b
    6 m. z* u1 n. x- G9 U" \- I$ `! }. m, ^6 |9 P" q+ V7 y! E# T
    / [/ {/ Z- H+ b3 D2 P( Y

    / v- t: {' A/ ~4 n: J0 l* W1 ~% k5 D* ^) f( V
    zan
    转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏1 支持支持0 反对反对0 微信微信
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

    qq
    收缩
    • 电话咨询

    • 04714969085
    fastpost

    关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

    手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

    蒙公网安备 15010502000194号

    Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

    GMT+8, 2026-4-24 22:33 , Processed in 0.601487 second(s), 51 queries .

    回顶部