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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 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','C75 84');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
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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
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