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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
& u( A- I7 G. cB = 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','C75 84');5 S* U2 g: s7 x, `. ^& U0 z" r
A = B;
' y" ]2 E) a4 j2 f4 m[I,J]= size(A);8 A1 d# d: a$ H- [3 d4 [+ C
! K: W( y2 i7 Z, Rfor j=1:J
4 X$ ~1 U" B2 L7 y2 `, N for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
7 u. \. r1 x. n$ H- f if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
9 H* Q( B8 T7 A3 D# b; T1 m1 J8 C disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置$ o( }7 c% m- P9 x% n) e
end % K! Q9 x1 S, d) {1 x$ V: c4 Y
end- X- k; z6 A( B# N' `
end- ?" k: X. u2 Y
- o" b9 H1 R: ~* J
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)- ]$ r; q* g# F1 H4 u
' W2 k& S8 m! J1 aimport pandas as pd3 \+ q& ?0 j- h" Z Y
, ~8 D, @ ?. E7 j' x6 z+ `- L* H
import numpy as np
4 w* C' w5 P8 C% s/ e
- ?: S( I7 b0 r) l4 D7 L( edf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))! x* Z+ K/ e' A4 M/ l2 L
. L* a9 a' ~5 {; w+ V" G0 B
# Make a few areas have NaN values
/ E) I2 Z) r7 }" w/ O7 Q' l7 M9 k8 O. k8 j+ [; K
df.iloc[1:3, 1] = np.nan
. W: i/ l! X% `4 K. ?( D: O" z
; B) k5 G+ o; e& O7 D9 ?% odf.iloc[5, 3] = np.nan: R' F: M( i8 n$ M2 f2 r. H* f# n) r
1 G; D+ g* t* b# C) w* L; p7 L/ Udf.iloc[7:9, 5] = np.nan
% n5 X' W3 n5 m+ n" G8 ?! h9 K0 M* ^* ~/ a/ Z
print(df)- c! y. a/ `) V
& d6 ]1 a0 W6 v% ]
print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行( m1 d0 j- E& r. j7 E5 }
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列$ q5 Z2 |' ?2 v5 _& C
8 Z2 D0 c& ^9 T: X1 `2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现) # N# f8 R0 N& ]) O( l6 s& Z6 o
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');+ G/ q; |6 s2 b
%将数据z-score标准化2 @( V+ A$ J; C. q8 n1 n
A = zscore(B); U' e% h* ]. F
disp(A)8 T# p7 Z" i7 X8 m. Q6 N
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数& t, |& l) b6 e/ t( k# E
[m,n] = size(A)
3 P2 _( y0 s! ^3 c7 @+ s- Yfor i = 1:n! @, H( j Q! i9 H( C# u4 ]. y
%确定一个阈值,用来判断是否是异常数据2 ~- ]3 [6 I, k- ?7 N% x' I+ A' f
if abs(A(1,i))>2 f N2 B V5 G8 h1 g
disp(['(1,',num2str(i),')']) F# u9 |- e- M5 R$ b) f' b& M
end n4 Y" i7 z7 M0 u
end5 J2 u. L, g* a$ |7 K
2 g; ?$ b8 {, l, Z2 O二.聚类分析
) f' S4 _/ d; P2 p6 [9 P; N5 U8 A2 s
1.一维数据的聚类分析
; A, J! ]& s5 A6 D3 o2 C0 U8 S8 }( D: ]) `
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
# _& n1 j% m% c9 Q1 _( n" x# L7 _, v; {9 T
matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)" v7 Z; K+ S0 }) W+ a
9 g# M6 x$ b. b8 Y
clc;
& F, n4 _1 a" N$ N8 K, B7 ^% l( c8 b+ X" `) G( G: m
clear;
& K* ~- Q- I( M$ D4 i- V- f
% p2 ]( N( D- D; s# @( Byw_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
3 K: C8 _) b* w* x9 H; i' s! e. N% n1 q
/ u F% A( c) M, { u+ M& ?9 U, R* oA = yw_data';
; M+ s+ O c+ |8 f! G2 D
# ?& u9 t% K4 F/ Z* Z$ Q! rxx=A;
# K; ?, p6 y/ R P9 I; q& p: N% T* U
clus=4;" A* Z; n4 Y) V+ \6 q' n
' Y% r, ]; c4 j% F
[idx,c]=kmeans(xx,clus); c; z8 r% _7 `; {" u! M1 L2 `1 s) {/ V
' W. j$ f; r( `0 l8 jcc1=[];
; w0 d, C. O; H- @: Y- d1 M& w
* L- [& ?8 {6 m3 `. g+ L/ h+ Y- rcc2=[];
( Q) [0 w3 P- k6 D
! E5 w. S3 P! z. w$ }$ t# S8 rcc3=[];. \; S% J: j5 m; I/ ^8 t
! }2 ?' f, W: }# h
cc4=[];
$ B5 S7 }- W& u9 S* c$ [2 [; t/ U/ P$ C% F5 k3 k9 x: G
[n,m]=size(xx);8 T3 c6 r J4 w. I! t
" B( |7 l$ n) L9 T1 O- b: |for i=1:n* q) S: a- S% ]5 B; z3 J! Y
3 B8 y: {; Z( q8 k' |0 l if idx(i)==1
/ s& {& }* I+ `* F
2 V$ e" M* }; H9 q: P cc1=[cc1;xx(i)];
$ I& T B. N: L7 z+ H; K1 n. |' W% w" H" ]
elseif idx(i)==2
2 e& u1 L5 f( h( P7 x5 P: G. S( U0 W. [* I
cc2=[cc2;xx(i)];
& o& Q) f& {. { `; q' E& A- D7 ^$ R6 _4 {, `
elseif idx(i)==3
3 |% z# g) z* H4 O5 [
/ ^" x; f2 @. E' y cc3=[cc3;xx(i)];8 p: |3 g X6 q# [
, B; n# A; c; C( G elseif idx(i)==4+ N, o" r6 V$ w+ F
5 }8 [: Z7 F/ Q4 N cc4=[cc4;xx(i)];
- O* W3 \ Y( z4 N/ p! {+ u7 x. K. h; o5 x8 |
end! ~, N; x6 C) m$ S1 \% `) J0 _4 i. s7 A
- Z( H7 X) a$ b# t7 |0 {
end
9 j. Y% \5 q8 U# k2 k7 s, A/ `
' S/ s- Y" @$ G1 p4 J- Sdisp('第一类边界')& f) u* \% p; e
& v0 P6 Y. e$ g7 s3 U7 J[min(cc1),max(cc1)]
. ^' `" W+ B( r* v
7 r1 Q) {" f6 l3 bdisp('第二类边界')
1 G4 K/ E F. b0 j+ o% {) b; K9 U4 Y$ q
! v+ Q4 W; @% U4 n[min(cc2),max(cc2)]- ^0 }5 O' K, y9 r# w
. ]% e, K7 K' J1 q% i
disp('第三类边界')1 X/ X/ K, T7 M1 U3 M5 Y$ U4 K
$ c! H. z: g/ V; _3 V, z3 P
[min(cc3),max(cc3)] $ Z: D# L5 e; f( P7 |: p
3 o8 N! e8 S# g( B5 S7 ^, W9 d
disp('第四类边界')
2 j$ s) [( W8 W" z0 @0 a% J# B- l0 u$ u! N
[min(cc4),max(cc4)] 8 |* {) o& D7 z7 P3 {
5 o9 I# D4 m* x- m% L3 g) Y _/ M3 {5 }disp('四类中心')' v3 s0 O% J2 k5 v
: O" S J" j+ j5 g8 l, e
c+ \8 o' q/ g5 w2 }; l- X
0 \' x1 L' s. A2 I4 u' C' Jh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; 4 I) K i7 i& i# Z0 p
" M/ g) S: E* p( R2 X
for i=1:n
- b! c- O2 r+ C' c& b( H8 T: o' {* J/ N! ]* L0 H
if idx(i)==1, O- |* a) m8 v- V9 ]
5 q7 E4 i8 M( h7 I" Z: M
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
6 T1 d0 ~0 ]7 {0 C2 v, e2 F, j: r$ K) Z
elseif idx(i)==2& Y2 X$ |' H7 I: L6 t
5 r: m% m+ @( T" G% F
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
, |6 y5 D3 Q+ ?
) V& i7 r" r+ L. t1 D! h R elseif idx(i)==36 `& Y. g/ B% h$ Q! ?' J
) n& B3 S& m+ o2 K2 Y' l: E text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);* i4 p2 M% f; e+ K2 c
) q) v( F0 g; A! ^1 ~6 N; ^ elseif idx(i)==4. x+ I; x1 S: m: S4 ?" \7 ]
* {5 _3 O: h1 M8 h5 d% O* e
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
. C# Y! s5 H1 z
" |! t5 s% t( w0 Z end
5 r7 y2 W2 u/ T8 w" i
* |. i* L- b# f0 Q3 h/ Eend. e3 ^' v4 T* j
7 K7 d* G6 f" U7 j4 P9 Mylabel('一维样本数据值')
/ u- t6 p# u5 B, M( E# k/ s4 h4 d) q/ H8 D
xlabel('样本序列')
9 D; S: x# Q6 d) l: J3 r. \+ V
* P W5 `$ `# M& o7 H: m' ?- k) u6 H! a
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; k& s: I) c& w R9 Y4 O+ O————————————————8 q1 _0 b9 F3 P' E
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/ a& J- A+ E$ j6 k原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621' N5 u4 L3 @) K3 w6 s; q' S L0 }
) L2 N1 i1 b2 n' h E$ O
" G/ V2 @, J, T h9 @/ x. D! q
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5 K% F* O# c. E& G) v; c' }6 Y6 H" n( w
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