QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1613|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 ^9 e2 Y. l. w8 V: n# m! _2 uB = 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');
    $ b1 @5 \4 g5 `& o2 CA = B;
    2 z- F- V, _. s! K[I,J]= size(A);
      R% w% w2 x+ g! Y( B5 A$ ~0 @. Z( y/ p5 P- U- Z3 B
    for j=1:J
    % b9 s: o4 i' e3 l" U6 v$ G   for i=2:I % the 1st row does not contain NaN0 \2 _4 P" y/ F  r- d5 ]* p
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    + O) R7 q; N8 `# n4 r       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置$ w) F1 i3 P! |- [! p( T6 M
          end  
    ; f5 V. q( ]" G. {$ C   end
    * I9 r1 n; l( H0 Fend/ ~, |2 V  ?3 U8 d8 X0 L
    6 Q/ [! t6 z' D" Z# Y
    python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)  m" L2 a6 Y& O1 J
      x& x3 A. }7 I2 f
    import pandas as pd+ w: s* y; b9 F. j6 W* ]/ m9 [) r

    2 }- c0 W# x  K0 Y$ [' n% z# Kimport numpy as np' g6 B, A- A8 [8 P) n6 h

    % C; E/ c. S; w+ xdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6)): N6 f$ r1 g5 V: V" Z, D
    6 Z0 u7 V( g# V* Q
    # Make a few areas have NaN values
    . V; D( g$ y# D& _% x& s
    - N$ W+ Y5 E7 H! j6 J  x* c4 J* [df.iloc[1:3, 1] = np.nan: \; @+ C5 z; e; d# J0 k

    - A: d) ^0 [& z- w  i9 e" Y5 D% cdf.iloc[5, 3] = np.nan
    1 I9 S; o9 w9 W+ L
    & Q5 q7 O! q' o3 K1 n" l2 f* h( a. n7 Wdf.iloc[7:9, 5] = np.nan
    - m( ~. C- X+ q) z5 Z0 e: @. n+ R9 S4 `) E; H
    print(df)
    2 g1 c# [/ T3 j# P- M
    ! N/ q( z; ~* C1 ^9 Hprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行/ [8 K8 J# v6 A% t3 P5 k
    print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列) h9 |+ C  }5 T3 {
    ' k8 r3 f/ m6 l1 _. G8 P0 K

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    - \$ Q4 \/ v) `+ A9 p+ M9 p
    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');4 a+ ^5 g6 g8 k2 Y( p6 J* G& K
    %将数据z-score标准化2 U) K1 Y/ t! M: A1 f% }
    A = zscore(B)
    - e0 H9 z1 o4 `2 p( O9 Ndisp(A)
    9 E: Y; Q& C4 x6 U%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数& f9 H' u, n* m/ s3 N" I+ d
    [m,n] = size(A)8 Q+ K8 R4 A0 R2 O) Y, R, J
    for i = 1:n2 ^* [  g" c5 W4 @# h! B  `
        %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    : h! ~; d; s" [8 L# q    if abs(A(1,i))>20 M' r4 _+ b  E( h
            disp(['(1,',num2str(i),')'])
    ! R- G0 Y/ l, p6 F' R  w% _+ v0 z    end
    % t! {3 G# h  o. k' g4 R6 ^end
    $ Q3 X- N' R! ^6 F9 D; T" z& s
    二.聚类分析
    & j/ ^& ~  i- r* }5 {6 Q# }5 Q2 c0 n' N* h' B& E. V9 I
    1.一维数据的聚类分析! U8 w7 H! ~& h0 a# d+ g6 |6 M# K
    * t9 u! G2 N8 n6 [
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    - n5 ^2 v4 @, z' N% @; @
    4 g, r+ w" s+ p. Q8 Imatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    % p& J$ E; a0 c1 O/ Q; [' J$ ?% \+ {$ t/ G8 r
    clc;2 X. V% b  v. i) ]6 Q! S2 W, [

    - y% ]8 t( c5 h$ mclear;$ C5 M; H# k) U" E% w* N

    1 t( k7 P5 y5 b) s" g! J) 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
    1 h7 `  ?5 K& m/ K
    9 T, V/ P( Z5 J4 z' oA = yw_data';, Q  S" N% g/ m6 f' ]# L

    6 W$ v1 b5 v$ D6 g/ c$ V. Oxx=A;7 |. t* `% q/ ~

    , Z) }0 c$ k; N- W, Z) M$ Iclus=4;
    . \) ]3 s  H1 F4 o: l2 t
    " ?  u7 W9 o+ o3 Q! h7 u( e[idx,c]=kmeans(xx,clus);
    . v1 _. _( ]. J$ ^, r
    7 B: p+ y; F5 ecc1=[];
    " M' _& D- \) b1 [% d' {1 r
    ! M( F+ n7 {; g8 `cc2=[];' T; {' a/ C  j& _0 D  i/ A

    $ }$ y" T7 P* T  Z% ccc3=[];
    6 U9 T6 m! l/ k* u, Z  S7 i  A6 [. s4 T& W! j
    cc4=[];
    % _( ]# r( h: i1 m/ o6 U
    7 Q3 o4 A) u/ J[n,m]=size(xx);# q8 ~& M2 j+ O: X& H6 {5 r
      `4 h: J. @1 e, g
    for i=1:n
    9 [0 T) a! b0 U! F: L( J' }" z* q; X2 K* A" W
        if idx(i)==1# z' ?9 ]  n- y; M# k0 z3 G
    0 t# n; P1 c4 X$ o0 I
            cc1=[cc1;xx(i)];
    # k8 c$ v0 U9 x; i/ d
    1 ^2 y9 o; S0 s4 M- R    elseif idx(i)==2' ^, V9 ^: n$ j5 ^* I, j  }

    ! w* s$ q3 @9 D3 z0 J        cc2=[cc2;xx(i)];
    4 k/ E: O- u8 R! t% T
    7 Y- V: }8 q  z# x( V2 h    elseif idx(i)==3
    " a  g/ J0 H9 [* M! i- q# e  c8 M, ~2 M8 m0 s- g  U
            cc3=[cc3;xx(i)];
    8 g9 `3 ]: l3 I. e6 t/ G: X8 I4 Q% G  H( T) C, _( Z1 C7 L' Z
         elseif idx(i)==4
    . H3 g6 j0 h- ~' @/ @1 b6 V# `. i* ]
            cc4=[cc4;xx(i)];; N: v0 a2 Y: ?5 B% m" u
    ' d' P0 w+ }" \+ q4 h( _
        end  X( Y) e. H9 C: p
    / _/ [0 j6 `6 {  p" I5 o* W- ]
    end
    # n; K" C: e& q4 Z
    2 O9 e9 y! J' S$ k" Ydisp('第一类边界')
    " @+ v6 E1 H* e* w# `: v" J$ R: w
    7 n+ r+ e. a3 ~, c8 o, i% ~9 M[min(cc1),max(cc1)]2 F6 M9 `6 T2 ^* y& T( ^- G
    5 b/ |2 U; e; i$ X8 a
    disp('第二类边界')
    ; _% d5 D% D# i3 j8 r+ S) R# T0 e2 n
    [min(cc2),max(cc2)]
    ' s/ }7 z# o/ Q4 x  @0 Q) U2 o% n1 X7 H! c
    disp('第三类边界')
    7 W2 R# w6 c4 q+ u' n2 S2 m  i: V5 u4 O: v2 Q9 d
    [min(cc3),max(cc3)]
    2 K1 F7 K& c$ i* L% P# P* s7 t, ?2 U! @$ V& P
    disp('第四类边界')% Z( V# }# ?* A0 Q: ~

    , {& k6 T$ B, D) `* O5 J& n& H" K; q[min(cc4),max(cc4)]
    ' r2 E& j6 T9 W5 m% M$ r; b+ o* |
    ) h+ i0 M! a2 ]disp('四类中心')
    2 K" P- L: ]2 i, @6 c! W0 ~: U# y0 c+ q, Z  e# Y5 k" x
    c
    . v$ u+ T0 G8 j- ?6 j1 O( J9 A" m+ l; C; E
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    $ I6 @- I& d. J3 K0 O4 J/ M* l- u" L$ i3 U) I8 B/ K: A6 a2 C
    for i=1:n" `, m* |9 x6 W  Q3 |0 X& y
    ) @% f9 A+ v1 w; E( I- y, B$ n) M5 u
        if idx(i)==1
    : U, q+ d$ ?! ]/ S& ?  b2 L0 a2 {, X" t: q, w' y
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    7 ?) {- t5 y( i) G4 @# F6 @
    4 k# G! L) L- Q    elseif idx(i)==2
    ; S0 F! t- u3 H+ q0 i1 b  ]2 y: }+ p+ T& {7 P3 d4 I6 ~
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
    4 m' S6 [. D7 I( ]& s$ ^, x( O' H
        elseif idx(i)==3
    $ k8 ?# S# q2 L$ i$ T. c8 e* |, p) Z$ Z+ ]$ E
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    , F' `+ j, K' t( D; d  }1 d6 t* \) b  a# B: s
        elseif idx(i)==4
    6 i, C; b9 f6 a% U: r# X/ P9 b. ]! e
    " Q* ]0 ]6 I% h3 Y+ A5 s7 k        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
    2 Z/ l8 \; v3 I9 a5 q, t9 C$ ^7 b$ A$ z
        end
    . U( b0 _' b) f) l, V) @5 w# n9 \( s! h
    end
    : K/ b5 H- ~& z& ~  Y; i  c' u4 x# d  E3 Z; F# `- |& e
    ylabel('一维样本数据值')
    - k2 T4 h" E$ @# x
    * p$ E( l, Y! i4 s% vxlabel('样本序列')
    9 z) n  J$ ?, g; r" K9 N0 B
    , W8 `) Q# [2 d3 X5 Q8 V: X( Q; |# ~* t) f) o, N

    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


    " y- q, R6 Y7 j9 S7 f8 G————————————————  D; M; |/ e, _) u
    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。
    ( y: J+ ]% w! T  T# z) z原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621& N: h8 r0 W! c8 c: p3 |
    / ^! g6 h% J& ]
    7 K% @/ B9 ^4 d7 f9 p4 f: F
    7 Y3 w) a* \4 M( R8 K4 {) @. t
    4 \* r. Q+ H/ p& T2 `# w
      M; L7 |+ l/ }3 x8 Y, M; Q7 Z

    : s" Z9 b( Z6 G* T: R9 ~, N; Z( Y
    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, 2026-7-25 14:43 , Processed in 0.277944 second(s), 52 queries .

    回顶部