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[其他资源] 2021年研究生数模B题论文记录

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2022-9-5 16:31 |只看该作者 |正序浏览
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    2021年研究生数模B题论文记录
    + Q; ^  {6 A& z: v% L
    ; w7 f2 V, Y0 b( O2021年研究生数模B题论文记录$ m7 o6 m2 {5 C
    1.常见数据处理方法:
    # Y2 B- m& K5 ~2 k8 e: |( C2.相关性系数选择3 _: r4 h/ z6 B8 m7 h4 b* p# }# U  M) }
    3.聚类算法2 D+ z" z: w1 P
    4.一种数据降维方式1 [; \- k9 U* d) @+ P/ u" v6 n
    5.预测模型
      p) n3 A6 T6 t" O! z; `文章来源 2021年全国大学生研究生数学建模竞赛优秀论文集合,B题,文章编号:B21100130067
    ' H4 H: Y5 p. ^+ `  {
    " r  x* m8 ?5 M& ^8 L1.常见数据处理方法:
    2 V, F! `( d$ L$ N% V0 |针对缺失值,文章使用的是拉格朗日插值法,相较于平均值插值法,更加适用于有时间序列性质的数据,同时插值后的数据属于预测的一部分,文章中的观点是保留小数, t/ Z5 s4 V, P1 z# x( w6 \9 ^1 ?
    针对异常值,一种是不符合实际意义的数据,需要通过文献查找进行删除,一方面可以通过箱线图进行判断,也可以使用3σ准则进行判断,3σ准则解释:, \6 H9 X- D* Y1 z

      o/ x, E3 j* f4 K& c2.相关性系数选择
    0 E7 G# B: K' d$ i" [( ^常见的有三种,皮尔森相关系数,肯德尔相关系数,斯皮尔曼相关系数,知乎解释
    1 t! Y8 k5 ]7 j
    - @4 f/ f6 V6 R. m: Q/ N: Z
    * \$ Z5 b5 {) }! _0 ?# d0 N" A+ e) l1 W0 o) M
    3.聚类算法
    6 Z4 m! g4 Z8 t- p6 B文章中主要提到了两类,基于EM的GMM聚类,K-means聚类
    # t/ y1 F% C6 B( r  v  c- p& X8 DK-means聚类算法
    . O3 r4 [( ^7 v$ J/ K$ y. ~GMM聚类算法6 Q0 M  e9 x% w5 q" j

    ; L) w0 [2 `3 }: F- ~! x7 F% H& o5 v+ w: S
    # }4 ~" K) |, w' K
    4.一种数据降维方式9 _$ {. {' O$ x+ O$ m  S+ c) v1 P
    论文中提到的将22维的数据进行降维处理,判断降维后的数据是否容易进行聚类,进而推论出高维是否容易聚类,提到的算法是t-SNE t-SNE算法( `$ e/ G2 @) t! \

    ; C# n& M) ]. ^* _
    * D1 h4 ?0 V9 `! {3 I1 n# J5.预测模型
    ) F: A! S( L3 K" D1 l9 P文中使用的是XGBoost算法,论文中的第三问和第四问都是用的这个算法,使用时候,作者将数据进行纵向合并,数据集划分等操作,同时由于输入的维度过高,达到22维,而输出维度很低,还通过了输入特征与输出值的相关性,将维度进行降低,提出相关性不高的特征,最后图像看起来很好。XGBoost算法讲解
    ' u) X9 c- Q/ g6 z; n* h$ t- b+ Y
    0 A, `) T" t6 r( v1 a6 j7 Y
    ————————————————
      u  o( M% I& w: w. k. @0 ]5 Q+ q版权声明:本文为CSDN博主「Philo`」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。
    2 M( u! }7 F; ?9 W原文链接:https://blog.csdn.net/qq_44864833/article/details/126650997
    2 B9 X; |+ g; y: B8 i+ R4 _& C% y# \2 c9 l; f
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