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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 3 M& E- h7 M( F4 p" v% L2 ?
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');$ T K N8 e# A% m& N3 R
A = B;# B+ T0 P% p0 ~6 B" K6 p
[I,J]= size(A);1 T* B4 [; d1 d4 m; B& N5 a
d9 |) M3 R) B- ]$ u8 yfor j=1:J9 T# Z, R# U! a R* [) L
for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
1 W+ X/ x8 C9 h. l \) K; s' f0 L, [ if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
% ^) k8 N: |/ \$ r; Z3 v disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
: M( N3 P3 {6 B9 x! [$ g3 I* V end * E" Z6 w4 R" ^8 v
end
, p8 ^) G% K2 U6 m/ Lend) f, l. V8 [" j
0 k: B+ {0 n3 _5 j, u5 _1 t* P3 spython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
( o9 B* k' n% _& X$ C6 D0 N& i' P/ r
import pandas as pd
* m( q+ V- C0 L$ f* p( f. Y0 J% C+ z
import numpy as np6 T5 ]9 j2 r# G% t( e5 V/ t! @: n( ~3 E4 d
, r5 b2 [0 s9 H
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
6 n" Q7 T8 F7 e u
* w2 z9 q( O6 t" q# Make a few areas have NaN values
( Q& N8 E7 o4 K: }- v, M8 w
3 D$ B2 R% b5 e) y1 A+ Udf.iloc[1:3, 1] = np.nan
# b+ T0 |9 @( y0 q' Y7 _. d. g9 L" J
0 \! v" D. U9 y* odf.iloc[5, 3] = np.nan+ T% s, y/ h/ b, |, |& p& ]+ N
* e% @7 M/ h& V7 g8 {; \7 A3 w, edf.iloc[7:9, 5] = np.nan/ f+ k) v. S3 C' \' L
5 k# E0 G/ o" g! v7 iprint(df)# e' j8 t! J" s
5 }& d- ?! R2 Z& d2 y! c/ y4 y" o0 jprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行' [& K" U/ \/ y H- V8 {
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
3 F! a9 d- D# Z9 U, u. y/ D; f2 r. P! e9 [) e
2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现) & k& D, h8 @; S+ g k; d( 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');
, w' H) O, V0 D9 l3 G4 p%将数据z-score标准化1 m/ u2 \5 U$ w7 L) E7 Y. g
A = zscore(B)9 o m* E) z) P7 s
disp(A)( A% M0 @9 a3 R& Z1 N- @
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数" N" d7 A) ]; k9 R
[m,n] = size(A)
, s% A/ z" ~8 J6 s/ B' Zfor i = 1:n
9 q& K- y. E2 P2 @* s) X0 a$ \ %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
T' N; C9 c2 Z" M0 [. L E+ m if abs(A(1,i))>2
4 k& q" R7 r: l5 S0 q disp(['(1,',num2str(i),')'])8 M; A* B) X5 K/ `# x
end
2 y+ Z4 ?" B% a# {& X( v: Bend0 _. k( R0 W& f/ @( a- M- Q8 ?2 a
* y" f: a0 _; p" z7 j
二.聚类分析
7 L" L R5 ~% m
: J& w4 F& Q3 w( Z0 u/ q3 ]1.一维数据的聚类分析2 a6 e1 A$ v) S% M
$ O+ e* z+ n/ L/ I5 l3 ^& ]参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html2 G/ H" _, [6 P+ }; \' k
' Z& m3 P! o+ u# L
matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
5 ^) V1 l; r% V& K% B* |
9 `7 z) I' q) `- d1 X( R; P5 D5 `clc;" L7 v( ]5 v8 i1 I+ B, ?
+ [* D2 P' ^! Q7 n8 v% v" |clear;0 F2 p& o* Q3 ~* u" Z4 c9 y
' G& v1 X# n w5 y7 m& ]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
' z' @, \1 J$ s( X3 j- m6 J: U
, Q1 X! u7 T; jA = yw_data';
" y6 q) B1 F. b' P% E* t3 ~
) p6 s; \& f- y7 V' Bxx=A;; ^7 L- @/ U: k
/ ?" K) F; |1 N$ p# c4 J) f
clus=4;. ?4 M7 R% M8 e/ @) _
; ^* y* p( c. V" J* o3 K[idx,c]=kmeans(xx,clus);
& [5 l! |, f; N7 K& {) f7 c
# }' x0 L- Q2 Acc1=[];
9 M. i# ^1 B; ^6 {3 V3 ]+ y
; D1 P' H# q/ \1 h' m( Y0 J6 zcc2=[];( P1 A5 ^( s& x+ h
5 f" G$ {" I9 X3 y( A1 m/ i" {7 }
cc3=[];# a3 e4 Z) M' x# s% ]! m
, g+ d; E K( T4 x; ycc4=[];
; O, Y- i& q6 u% U
3 N& {4 e8 }0 w' h[n,m]=size(xx);2 j& v! V% g v2 Z/ U* T
! U6 F% V$ o+ V- e, S7 o% ofor i=1:n
$ m ?2 Q. p. R' V2 ]# P$ v% N# _' b+ Q9 W
if idx(i)==1. `4 N# ?% C' `5 J7 O& F r
# P6 e5 g' C) L3 K
cc1=[cc1;xx(i)];
6 T1 z8 Z2 y' h8 |2 r% R7 M6 R& L% Z! I# {1 \; b
elseif idx(i)==2
* c x- p* {$ N5 `; X1 U# K2 G7 {- b$ P1 n6 I
cc2=[cc2;xx(i)];
1 r! k& P- `* w* _3 c1 a, z- Q' r2 ~2 E# n3 [7 A5 M" t) Y/ @& }
elseif idx(i)==3
' o7 l# P8 r d! y: y
9 y( t( f* F6 O cc3=[cc3;xx(i)];
, W9 y$ p! K. ^# q! Y( L6 f' o ~1 I; V1 R: d+ L- @
elseif idx(i)==4
6 y* F: C, g) P: n6 C+ G: K3 [( t- M( z# g4 a9 k
cc4=[cc4;xx(i)];
$ | n1 |1 S7 G n' A" @; A5 V3 k9 Y. \6 p& a0 _
end
- f+ x& i3 f4 I& {; D: W+ ~2 H' v( N. b# Y+ h2 S( i
end
" c Y; T% k; H' N p' b5 H/ O2 Z: Y4 q- {7 Z `
disp('第一类边界')! Z6 m$ |; J6 v2 d4 G/ q
5 N1 T/ R7 H; i3 U5 [; i
[min(cc1),max(cc1)]* C2 e7 r% K- w6 V! L5 ~% E- L
+ T0 ~7 h; o: P; I3 T- `; T* l# kdisp('第二类边界')' @, n) n1 |* u. j
1 z5 u, \2 m$ r( ?8 v
[min(cc2),max(cc2)]
8 C z' }7 q/ I9 x, B0 Q! z" t- |' \1 y
disp('第三类边界')7 v' T' _0 s" b2 G
& G7 F J+ q$ |- b
[min(cc3),max(cc3)]
4 n( a" O; q J& V; p' t% o/ n+ _& g* |1 x
disp('第四类边界')% ?6 x. n, y. |) K) b$ h
' g& _# n3 j+ t7 Y: v+ S[min(cc4),max(cc4)] 3 Q# e7 l# u$ M- @- ~" H
! }3 D) L. Q5 e5 f1 ^9 E" | T- cdisp('四类中心')0 V2 _8 S" G- e0 S6 K! q
! O- y. `3 H* {4 J5 h
c
/ [) r+ y9 e$ ?' g
( l, y8 \* i9 l' X# @9 ]& ^% c$ zh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; + B0 d; k8 }- m
q6 P: S8 u6 O) sfor i=1:n
9 A! v: B6 y8 g# Y& M- j( n
$ p' X" h: q2 S; _5 O if idx(i)==17 _1 ^/ E8 R% j+ g4 }
6 w1 T( m! |6 b. A' r9 D1 N7 P text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
1 u' z s3 @+ D8 l/ g( f
$ a, {- T3 v; _ elseif idx(i)==2$ P1 w; D1 i* \0 M5 f8 {
; ?4 @6 d: f4 W: p
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);1 f& `! L6 f* e& G0 M# X. x- O" c3 s
. b+ o" g3 [8 K7 p# ~2 l$ q, j
elseif idx(i)==31 f" I1 _" G/ c3 D9 F. C+ @
# q! O# C2 Q% z: e2 l" ?( E
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
* \1 I# D. ^8 m: e, b/ K+ Y% m4 x2 L& c+ T z: o& P1 @, E' p3 `5 F5 d
elseif idx(i)==42 f5 k9 q) m6 d4 n8 b
: u" F" d- \, x4 y; t+ R
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);5 Y i% J. o! o$ Q0 \- s& @6 K. T- q
1 y# C* {, F* o5 L0 s @ end* o, h Y/ H% v' J% U2 K
3 L* E3 W' ]7 r; _
end
% C H0 J, U4 a. r- C0 d" v2 F) C0 P- k
ylabel('一维样本数据值')( A! `/ F- C9 d& H: j" I( x% C! c3 ^
1 @* n7 t8 B5 X2 t
xlabel('样本序列')
, l b2 }& t. F( {: \4 H! E# k- ?0 `3 f) y/ i0 s4 I7 Q8 O7 J1 _3 y+ e
- T4 q1 G Z3 H
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 ) {, g' U' T) \
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, J$ R& l7 K( ^0 d" W/ l' ?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。8 ~/ t& \6 g1 H
原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
% I9 s3 E' D4 ] `
8 x- |+ ~2 e4 V
: i, K& x4 T) `: v7 q6 W/ A P8 N. f5 q
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6 Q/ i+ p0 P' W/ J' Y' @
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