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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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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    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

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

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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
    : j0 ?3 u3 Y" h8 D& A/ W6 }9 D" z2 S3 H
    2021年研究生数模B题论文记录
    + |2 }( w* K$ M# V1.常见数据处理方法:8 T; g, _% V$ K# z% H1 s) R3 ]. ^
    2.相关性系数选择
    & s! B* P0 `  ]! N3.聚类算法
    - {3 T6 q: O5 k4.一种数据降维方式3 |$ J$ r, o2 |" Q/ X+ v5 Q
    5.预测模型
    ! K9 p& C- T6 H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
    9 d/ q" T7 K# q6 r* H* k4 y& L4 V! N! Y
    1.常见数据处理方法:5 d" Y: Y/ f( v" b6 v# z% ?1 u* l
    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
    ) @1 X: F# j: Z; U" m$ g" l8 ]; T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:5 Y/ Q9 |, T5 |1 ]

    - J/ u" G- C. N9 ]3 ^% T$ E2.相关性系数选择
    * j6 [. H, y3 B& s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# N4 S3 a/ T3 z# t6 i

    ; O7 k. a+ d( M9 q2 ^$ c1 E+ D! G, t! s& ~! g6 q- F

    " W* j: {- f3 g, l% L3.聚类算法2 O$ g7 h9 D- J" D' e( i
    文章中主要提到了两类,基于EM的GMM聚类,K-means聚类
      q  ~$ L9 \8 Q) C' w2 ~9 n  h/ g, ~K-means聚类算法
    5 x# m! l) N4 G5 Q5 L6 k7 q) R8 }GMM聚类算法3 P# q4 f+ q& H+ i5 g+ y/ z6 h

    , _/ ~6 ?% I% J- i. J) d0 R. \" N5 k/ e2 r
    & _% [/ G% _4 F9 m- x- Z5 Z
    4.一种数据降维方式
    1 T, E; G4 Y- b) Q: }: d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
    0 c0 p9 n6 o' V# P! n2 T/ M3 c0 W5 X2 G/ i0 e
    0 x5 {) c7 Q9 d1 f! f- L
    5.预测模型9 t- x" o. g" ]( J9 R
    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" }" x3 v8 S; f% G9 Q, V! Y

    3 G& F9 @2 F% [4 E) Q
    9 l; p  S2 [$ S————————————————
    - e; j5 w& O8 |! C9 ]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。' B! r2 V# _6 H' T! \, _/ i
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_44864833/article/details/1266509974 E  s9 o" Y) ?
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