QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1572|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 |正序浏览
    |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


    3 V3 U9 \, I( xB = xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹\cumcm2012a\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls','第一组红葡萄酒品尝评分','C7584');
    1 u! `" T5 [' G" g# I0 i0 YA = B;7 u7 J1 G% \8 ^- \8 P
    [I,J]= size(A);
    ( t) H; H$ i$ A6 u
    2 @% t- J  p! ^; V" y5 mfor j=1:J
    2 B+ F, W" ~) `1 ~/ U   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    ( x/ r3 V0 |- V) b% R6 ]2 c6 c* ~      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型8 F, j' F8 W# ^' X) d3 U- J
           disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
    & h7 n( s! l* K8 K/ g) g! Q* ^      end  ( A/ I7 H  z$ S0 w
       end
    ' T: Z7 Q/ ?& @  ^$ Y; O0 g0 B6 T2 dend
    # n! r% W# ]4 i1 n2 d
    * e# ]/ L5 |2 \% ~: Y7 Y$ Lpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    8 N; J% d; M8 U, ]! p  J0 G5 ^$ B  ?3 {
    import pandas as pd3 a) W& U& M0 U- h. y
    ; O2 ~1 ]$ H' }8 L& G, q( n
    import numpy as np
    ! n2 J7 ~" V  X/ U4 B
    : L1 P2 |: s2 W5 |) q  v0 ]df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    3 V. ~) |* G+ `& W! g
    ' Z  ?( L8 Q0 i* l( K/ V+ \# Make a few areas have NaN values
    # ^$ W, J" v2 V2 `  j# D' |) N3 s' s5 e! V
    df.iloc[1:3, 1] = np.nan6 J. P8 R8 M& D# v+ W
    6 P3 Q3 i$ Q' V4 f2 |; [
    df.iloc[5, 3] = np.nan9 q5 w. v) {0 Z" o0 r3 s' P

    ( R7 v5 ]! u0 t# g" Idf.iloc[7:9, 5] = np.nan
    : ^# B4 e$ P& {. L# T) d4 G
    & E" d. e8 x& `1 \1 sprint(df). a' A4 X5 S$ W9 i( e* z  P% L& h
    0 e" O: Q1 T( |' a6 k% |. P/ o
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
      n' S/ y+ _9 k& r8 P9 jprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列  S% k" c4 a: y. }5 C

    * y: Z* Y; S* [+ Q; z

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    ; N& }7 G) p+ X
    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');
    & N2 t) j$ D8 s5 y; G$ I%将数据z-score标准化5 M( Z7 `9 f) S' O
    A = zscore(B)6 l4 D0 y; X8 ^1 x; Z+ N
    disp(A)
    ( x& t9 ?9 I3 k8 `& C5 g%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    2 ~. ~$ N( F/ e[m,n] = size(A)
    - R- t3 [& q7 E2 b: z$ I( F6 _% Nfor i = 1:n+ g4 d" N& p7 L6 n6 j
        %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据# e4 F+ ?. @. T
        if abs(A(1,i))>2
    . K% ^: R, [0 f; g1 W9 E( h3 {        disp(['(1,',num2str(i),')'])
    & A8 f* W* b1 J  G    end
    5 c5 j6 [/ m3 e/ a0 u2 }; mend* m! e9 u& M/ ^9 a' m
    % j& l; n+ V% H5 Q/ K
    二.聚类分析
    ( s7 J7 r  c6 Y) b; p1 L! d+ r% s* D* E3 r7 T- l. X1 Z
    1.一维数据的聚类分析
    1 W7 ^6 G3 N- V) F7 Q  d3 ]4 K+ q( t3 t2 k' a# E
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    * w* K4 P* I" ?, t, ^  n$ v2 ^1 z8 c- V4 b6 x4 V1 F
    matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    + X5 e2 z+ k) {& L+ P# K  ~! E
    7 ~. R# s7 f# }. R- ?7 [clc;5 h" g$ I' }9 `- ]' C
      [3 r+ d% y* e
    clear;
    6 M* O7 l1 m- \1 \1 P; L, b* M" ?( }+ G6 u& C& k) W
    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4 r$ C" ^+ W9 N" f1 \

    * S, k5 r  O4 R; H. D6 c+ xA = yw_data';+ d% y5 b" I8 B( N; I; Z! K1 X0 z% e
    / j2 V& ?* o* a; y
    xx=A;5 M3 y6 [: C( J5 j
    , X- q8 |4 i8 B& _! O
    clus=4;
    7 s. E/ J8 K3 O& K5 N9 K$ T6 L6 t
    ( O# ]0 x0 y- ?) K[idx,c]=kmeans(xx,clus);6 F: X! i3 Q3 E% C1 H
    ; K- ?; v$ I/ j; j0 j
    cc1=[];
    & ]6 Z. K7 V& o' c" Y% d
    4 |+ i9 I& i3 S/ L& M$ |1 ]5 ^( Icc2=[];2 F! J  `9 d* h! ^7 o9 D' `% d9 ~1 s* v
    1 q9 t) `3 T* f6 S2 L- n9 i
    cc3=[];  ~* m# r1 {! T; L7 R* M

    + e- O. p% o2 p7 Gcc4=[];9 w0 a& ?+ z" a+ z& y

    2 y: h/ V! w8 s- N- C8 _: C- |[n,m]=size(xx);9 n9 I7 \* d$ u2 z( B
    8 X# W- D: D# e1 p! S2 z
    for i=1:n+ ?6 q$ t7 r7 [# T+ }* V3 B% }
    ' a$ U# |/ U* I. B5 r5 [( U8 q
        if idx(i)==1' w: G. ]8 ~# [
    , T+ L: F1 U" Q) D8 K9 F
            cc1=[cc1;xx(i)];  J# F- Y6 A0 ]$ D0 T

    + W3 _3 i% u8 [5 g    elseif idx(i)==2& I- T& e0 g) C

    3 @, [% `5 c) Z6 R" g9 l, Y        cc2=[cc2;xx(i)];+ n; U: R" ?8 m6 E
    . `/ \; W; v( x3 h5 c% m  D
        elseif idx(i)==31 [: p& {8 V7 w6 i, H9 m
    5 n9 I6 o4 M4 f9 ]
            cc3=[cc3;xx(i)];0 U6 q% k( |- O
    8 C9 [. V/ V" q4 @
         elseif idx(i)==4
    + L: Q+ h; \" s' V5 O( I# K
    # |$ H7 ~8 F) D# @3 R- b        cc4=[cc4;xx(i)];5 `8 ], d' N6 P

    : ~5 V6 r+ X# M; F/ r% E    end) n/ u0 J  A# }( @; |, |
    5 ?- Y* [: `+ q. ]
    end& q9 H  U7 G6 M5 s4 T

    0 M/ r6 {" m' R& S7 O& kdisp('第一类边界')( D4 K, s( I5 I: Z, H, m+ L
    6 @1 T) c8 p6 Y& N$ R+ F! n
    [min(cc1),max(cc1)]3 v7 T  U; `" q7 n: e7 t
    / [6 x, [! `; a  y6 k5 U; ?
    disp('第二类边界')" U- k" [+ b5 r$ x4 S) F( u

    ' n; M$ W2 e4 _[min(cc2),max(cc2)]
    - Q- x. `6 R4 V' x/ u( M3 @: h1 F
    4 J5 ]& g% }. h8 o" K1 E: xdisp('第三类边界')6 H5 |: h# U- g3 @% T0 H# r( x( K
    - X+ C1 ?: J5 L) K9 b# _: I
    [min(cc3),max(cc3)]
    " C& H3 [- S- G9 D2 K- H8 o& @
    + ^( G, B8 D7 _( O" R# W* o" t. Qdisp('第四类边界')) ]# I# g+ h. l

    $ ]7 w! E# M- k/ M6 |6 z[min(cc4),max(cc4)]
    0 W* H. P/ {2 o. A. ]+ p8 x# l/ n% y6 V( z/ [1 N6 w9 K
    disp('四类中心')1 q, k, k9 }6 c2 }
    4 b; |& `6 `) V/ l! N
    c- ?1 B8 E  t6 E+ b: d; F# Z
    7 l5 w% i( e7 L' ^
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on; 2 n( T$ \4 _! U, B, l+ q3 l

    7 [1 v* [) G! M9 `9 E  G& Dfor i=1:n
    9 a7 A' k( `7 B3 z
    7 U4 ^# j6 N( `4 z& a  W    if idx(i)==1. ]( O$ f/ x# ^

    1 g; M* g/ N1 o1 q/ J- O" i        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    5 G  Q4 S0 k1 |7 e, ]+ q0 d% s# B. _
        elseif idx(i)==2/ d3 R4 i6 Q2 A9 Q- o
    ) c' s! U. U$ S
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    ; X& U8 m# \) b& m; B$ u$ l  Z8 D, x# y* x
        elseif idx(i)==3& H7 Y& g& O. h# ?2 {, q

    % E2 T) L9 z) k+ u' E        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    , v! z6 _9 c& l3 E, v7 R* X5 C  w/ j, t& [/ K0 Z5 M
        elseif idx(i)==43 A) V) W, C  l# C. H% q5 U3 @- |

    ' `6 n6 V* l1 `8 q6 N        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);( |& w% F& s! n7 J! q; ^9 \0 w
    8 p+ E/ K2 g6 n* e' U3 Q! v4 L
        end/ b9 I6 g$ j3 e* w* }$ D

    . P/ ]6 v; s1 L6 }end
    - y0 i( W/ Q4 u
    + w& h: q: t% E( A" C/ Mylabel('一维样本数据值')
    % Y5 z$ Y4 b0 K* _& @$ p! e# m. l+ }) N* y" b% n
    xlabel('样本序列')
    , w3 c( b! s: G; F" g1 N
    # ~+ |" [( k' P2 O; w, a0 I
    4 e- _. a$ r/ I: b8 r# _

    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


    . X5 `" m$ v2 k9 \1 ~! H5 r————————————————# e+ \/ p  d" I/ ?4 H8 z
    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。
    ! o! p; }2 Y5 O/ l" q( S6 a$ a" f3 t原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
    : c- d9 h" E" u( k0 @. N, D; |5 d. Q! u; i3 t7 }
    " x' P& z4 S: U: b* J3 _
    * E" A2 M2 Y: u! o! E& X- v
    9 p7 _, s) O& _2 r( y
    8 Z8 Y# r* B2 n; m' z

    0 Q3 c1 W+ h  N7 J) r, U4 v) j$ K5 W% O2 J9 ^
    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, 2026-4-20 21:06 , Processed in 0.402471 second(s), 51 queries .

    回顶部