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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


    & B, \! X. f- L$ o, v% `4 \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');
    ' d" m( J) n- C* e9 k" gA = B;* I+ X6 g  H% p
    [I,J]= size(A);" A6 @' m" M! J- U! O$ {
    4 U- e1 h; w9 N
    for j=1:J
    ) k3 t/ E8 d. s$ |- f, Q   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    ' j8 b& \* E" o3 `      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    5 c5 S0 ]0 K7 o$ i2 S7 [4 e  q       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置. l4 ]( `+ N/ b% w- d# g) U" [7 W
          end  
    ; @& y1 f8 H7 H, G* Q0 e   end; B: f3 |7 I3 C  X! F  A+ P
    end* ~+ @. U* G! p& }
    ) t: A! A0 F" J/ y- l; n3 g+ G
    python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    + z+ c6 y7 K  Y2 V8 H- ]0 E. {8 V# V
    5 ~* B. `; y- F/ s+ I! oimport pandas as pd2 C- ]' K8 E; y. t5 _. g0 q- ~
    0 F& H; x! G  [5 V1 W5 a( H
    import numpy as np) C3 s/ c6 y* {
    2 Y, @3 ]/ M8 [3 E
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    9 \4 z. ]. B& H4 v) ?+ G& a. A5 M  c/ R
    # Make a few areas have NaN values+ q. e- W6 ?/ d" H/ K" A2 s

    5 R& z% E+ _5 W5 F6 I' ]" j7 h3 s6 G( e5 Odf.iloc[1:3, 1] = np.nan
    6 O/ o! ^9 A  ^% y' w9 \4 s- P( A$ B7 O/ Q! o; m3 W6 w
    df.iloc[5, 3] = np.nan4 i. `2 Q- B0 V4 H) w, _5 a
    " d$ u% g& M9 L* N7 ?4 G
    df.iloc[7:9, 5] = np.nan( s1 N& j- W. s! G' ?# x" s$ T
    # D& V! Q1 V* z1 X$ K, s) p
    print(df)9 B9 \+ C8 d1 N5 t
    6 V# X. O( ^" U. k) G; d
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    * W& X1 W6 `7 iprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    1 v* e7 v5 a. q; u3 U8 s$ H
    3 n4 ?/ f# a4 P0 }$ P# W

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)


    3 [& ^( i; O2 \1 M* S1 ZB = 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');& Q2 H; p' ?* ?
    %将数据z-score标准化5 C. P5 m6 R; ]! I. c
    A = zscore(B)
    3 ]; E8 ?- k) ~+ z2 q8 h; odisp(A)7 M# }' f+ N$ }+ v- y3 f* ^
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    - \; J( R, f8 \% G* \[m,n] = size(A)1 G# d: J8 Y3 y$ ~- x2 N
    for i = 1:n
      c1 z5 H$ m: Q6 b/ [  N    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据: Y& {6 {; t, M6 o) y8 U6 O2 ?
        if abs(A(1,i))>2
    3 ?+ g! @/ c; U: q        disp(['(1,',num2str(i),')'])# R% Q$ T% d% T4 L' f
        end
    " z1 @4 ~6 ?% _. T  B; N6 Mend9 D6 V8 P" W7 j" P% W  B

    ; _$ [, i  z+ W+ H3 M* V( L0 W二.聚类分析
    : [0 c( a# Y6 u* W) }1 M8 r$ c
    . ]) T- H5 I8 T) ]+ F1.一维数据的聚类分析
    + w/ d5 _* @; n( t& |  J& ~. y0 ?: L' D) r$ ^
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html! ?3 t5 D  n+ g& _( \# ^, z- ~$ r

    0 p# _6 W3 E  l$ c( t  |  ymatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html). N; Y! Q2 f+ C2 A8 T/ g
    . w8 ~( l7 |# a* y( S* A. i
    clc;' ~" ~9 w2 y3 G$ S/ R* W1 H6 C
    . t; X# Q  n2 d5 d1 b  b! d
    clear;
    4 ?0 F" C) Z' h
    & m: }2 k' }, y/ Eyw_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
    % {% d$ b3 I: Z2 [
    / W! F9 E0 ?3 Q1 F- k- [* {7 fA = yw_data';
    ' a- L2 v; M9 e- P0 C2 @( y+ A. H# Z+ K+ C" }
    xx=A;% t+ K0 t" V" i4 F2 @+ d! w

    2 x# z9 W/ W- E2 s; ^  Kclus=4;
      X: N/ Z4 o% F. ?0 P: d, h, A! E( A( ]$ K: B
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);) R% |/ T! b! b8 G& Q- z- [4 z5 v
    ) T( ]% X' y- m1 \. h
    cc1=[];+ y( D0 k0 {4 F% n5 U/ N  H0 [

    5 }7 _" `) x' m+ ]cc2=[];
    * u* K" a! x3 r" A5 l) L3 O
    5 k/ o5 @9 [  c8 u" ccc3=[];7 U  I4 ?* G+ z# G: w; O9 k6 i" t
    * o, n! ~; |3 M) w
    cc4=[];
    3 n( }( H' q3 ^+ j+ d/ E" J1 e& X( X6 o; k. ^& o
    [n,m]=size(xx);% L2 K  j7 ^& z+ a- |
    / ~% a: v) ?3 g% `5 N: f4 ^
    for i=1:n- y# x9 I" A8 ~$ b
    + p+ G& X; K$ h& t& H5 L  _; |% d
        if idx(i)==14 R$ h* M# W3 Q# p9 y: v6 R8 U/ H7 R9 A

    % C+ Q& o% N7 e; h$ i        cc1=[cc1;xx(i)];# ~0 l+ `* w8 ^+ V" p. I6 z
    5 {; v+ V' O, b
        elseif idx(i)==2( l: N) T5 U7 ]. w

    . D, q3 ]( Y0 h6 g* a; e        cc2=[cc2;xx(i)];
    / X/ A" ?! E) f. [# T1 k3 o% G8 n/ F' Y4 D9 M
        elseif idx(i)==36 x! S% k+ K; Z! X( J+ D

    6 M, O" w" C; o" \. k        cc3=[cc3;xx(i)];* e3 h, W- R8 i) G

    + w- X( ?$ I* V     elseif idx(i)==4
    ' }7 N( z# ?* w% {, c
    ; ?( {$ z3 ^3 R( W- H        cc4=[cc4;xx(i)];; E' M/ r+ b- V$ Q
    1 Q6 y8 `% m/ y" k% V" J  \  v
        end  w- `7 o. d) P" W4 c
    & K! a% A3 v! F1 a& b
    end. D* W3 ~6 s2 ?
    9 L: Z( x$ }& D$ w  R: K
    disp('第一类边界')) h/ w+ E1 _; Z) \) k
    3 O3 j0 g4 y% ~3 R
    [min(cc1),max(cc1)]! ^4 c8 u. {# t( r3 [
    + v2 G8 Q! E% Y. g
    disp('第二类边界')
    5 R: M! q  o0 X0 S- }" N1 [6 r' I" ^. a" S6 T# e
    [min(cc2),max(cc2)]) i& a- E7 l; i5 x( I1 _
    ( {. `9 y% J, J9 o9 b4 e& h# u7 j4 D
    disp('第三类边界')
    7 q! [* Q4 O2 [% y1 o5 W  @0 T* H4 o9 C' w
    [min(cc3),max(cc3)] * D9 [! [. G+ G0 ~/ J: L
    ( A5 R5 k, D2 s, Q" ]1 K$ k( H0 D
    disp('第四类边界'). `, l# v! Z, V" H7 \1 e6 ~1 J
    4 w& }. Q5 R9 z+ c+ D
    [min(cc4),max(cc4)]   o' G5 ?4 Y7 ?
    + F" \4 r% A, a/ n% `
    disp('四类中心')
    ; Z, ]) ?: ^+ B+ a7 Y
    5 B5 m7 s9 W1 ]c
    0 A/ I. i. I5 R& t& h, w" ^# k
    8 v2 {! p( u4 dh1=plot(xx,'w');grid on;hold on;   M2 _; f& E. c) U- @5 O

    2 x" ]. L2 `. ^/ {! e% N9 g  Dfor i=1:n
    ; E# ?6 z6 T6 s4 g- H4 T9 F2 Q8 {, z* y3 a5 P3 a, V" E
        if idx(i)==1
    # W; Q3 a2 I! k( i3 k) B# n1 E4 B' Z5 ?% t: I3 T
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    * \3 I, C, W, t6 g1 H
    9 s5 d& N8 }5 Z; S4 L0 f; o  _/ U    elseif idx(i)==24 o& @" g5 U4 ]0 P) N

    7 j9 L( X$ _3 @2 M6 Z  ?) N: t% y3 z        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    ; \9 Y) T0 y9 j0 @$ |6 D- ^* c8 c' `/ c1 R4 ~9 d0 `! M: n
        elseif idx(i)==3# X* W+ D4 v( I8 Q6 A
    + d2 @( I0 v5 m+ ], t/ _
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    - M: j# A- C) v5 t
    / j9 R1 {' }$ p9 Y  S0 y    elseif idx(i)==4+ u) b: }9 Y+ v5 ]9 P
    , ]6 ?1 d) J) s$ q! D5 T+ V! u7 w
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);+ e5 \+ [  I' Z" G5 u; a' N3 L, T

      G8 P" a, l, Y; k. t* S* x    end9 p) D- N+ F) w# X- S

    / ]4 R* G7 U; C  `3 V7 cend
    ' m6 f. \; K" M# z3 v  {$ O& u1 Z4 \$ F1 A7 A
    ylabel('一维样本数据值')
    7 }7 ^) |  \5 E5 H% K3 {3 A: ?) ~
    xlabel('样本序列')* c/ }+ ?: M: D- H# C
    6 _8 H9 g1 b& b& a2 ~9 g
    * ]0 ?1 O& f; s* h2 v8 f% t

    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

    - ]) x$ N. e0 J" V0 S- Y
    ————————————————9 i% g: \" M- Q7 b: {
    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。+ c6 H4 f" r# r9 B7 i* e
    原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
    4 Y; c3 ]+ v8 K3 S4 D6 v  E- J+ u3 f4 f
    1 i4 c8 }: ?, }- ]/ E/ |2 R% I$ ^
    ; |. w2 A7 u# w7 e# e+ ~' }$ r1 O
    ' I1 O. p  r! i( U

    9 K5 j6 ^7 F  z5 s9 z8 }  A( D/ S* T( ?& _# F+ a( o* N( M
    $ M3 k8 [, f: A, _1 R) z, a
    zan
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