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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','C75 84');
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% n2.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 E2.二维数据的聚类分析 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 @
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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
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