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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 5 V# R! v$ h! Y6 C' C& ^$ a% w3 Y
B = xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹\cumcm2012a\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls','第一组红葡萄酒品尝评分','C75 84');: s }, Y6 f% a0 }
A = B;
; Q* {7 t" K0 p[I,J]= size(A);
/ N* l3 V. a$ k* Q0 s6 ~2 X% f% t* k& r, V/ D" K
for j=1:J
7 M P8 l2 B* l- I for i=2:I % the 1st row does not contain NaN) U, Q+ H( H6 \2 t; E
if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
6 n9 s: V. R- E/ t disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置. E8 F0 R( I" ?
end 9 s0 M8 m) U* g) P$ J0 i
end3 m/ \/ I' M) e( }8 P/ W t
end% _: e& _/ M3 n: L, L% n( E5 w
7 w3 o: |. z! Z5 mpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)' O/ L/ Q3 j# V" _- c5 z
. E7 I) B5 ]' ~, `4 |import pandas as pd
; d7 b( Z$ R: A" r e( n3 d, [5 z5 u {; H8 Z! Y
import numpy as np
: g L3 _7 p, F; {5 a
|1 I0 c5 O8 P+ B+ O" K( ^df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6)); N( J8 i3 Y4 _: O
7 w& X6 G6 E5 r% E$ ]$ {# Make a few areas have NaN values0 }! e! Y! o, g$ O$ T
3 V2 q6 }- _. s9 W& o& K; Vdf.iloc[1:3, 1] = np.nan& T" [6 f( |7 c3 T
0 Q8 f3 r: E- w8 g" Cdf.iloc[5, 3] = np.nan- ^0 _' C2 a1 M4 u8 h# W, a
! R0 L6 z. L1 p( Q7 Z5 g" C
df.iloc[7:9, 5] = np.nan1 N' H% i" x" m" n* W" S3 D; V- }) k
+ |$ M- _* v) r6 D9 [4 [; ?
print(df)
7 d/ T! [& i4 I9 f0 C
: A. v/ h9 M/ F yprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行6 x# x- s2 R2 e/ d1 Y5 O
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
2 i& r1 b$ j' W. E$ P7 f, n* p+ @' [0 ]: a8 k* v) c# K7 M6 L
2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现)
4 l. v; p" t2 w, ^7 d$ _8 u$ a) rB = 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');& d# g5 k( }$ q! H* X/ W9 D9 G+ V
%将数据z-score标准化
" S9 X4 [1 [+ B0 O* F5 FA = zscore(B)
6 L1 w7 [, a$ D$ A! }& v+ Fdisp(A)
! T2 k% u4 P; R$ `6 y+ S- s6 J6 g%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数" w! s. z% T* j) |
[m,n] = size(A)' b) P' u4 ~* E. J0 g4 O N
for i = 1:n
! a3 A3 C& _9 A4 n$ g* `; _( q0 Y %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
) X* Q# ?8 l6 B* H" F0 _1 ~2 n if abs(A(1,i))>2
1 |: F% V% [. c$ `! i' Q& Q disp(['(1,',num2str(i),')'])8 ?4 k6 A0 F) r5 B1 j, C+ N/ @
end/ Y6 c* M) Z. G; ~3 M; a
end2 t) ?4 N& w) ~# ?' I
# n+ D" v$ o3 j- k+ B6 Y8 l
二.聚类分析; X( f/ T: w6 P2 d7 O5 W
& i1 g: [6 j1 z0 s
1.一维数据的聚类分析7 W" k6 m$ V& w7 P, X. i% m
+ V4 \7 T# ?! f$ {
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
! T; W# q' D* S' N0 D, Y/ z8 S5 i4 m7 M9 \1 j. h
matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)" s/ A! s) h5 x! Y a0 Z1 N7 h: w n
9 k9 A9 N& K E. _5 _clc;, h: h9 w7 B) J# _8 }' T
5 \$ G5 }# b% V) L, ]! fclear;
" G5 g8 F5 P: m$ W9 S7 V/ K, F* W1 c. N0 x3 T
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
7 ?! T' ]* P z$ w
8 F8 e/ k4 H g- U( aA = yw_data';
$ R: e8 d) G1 n; e& U3 L8 ]+ e
# J- W0 T; I, J2 S4 f" k8 h* pxx=A;+ J2 U# N+ a7 U/ s: q$ I
2 S0 q! q+ z' X! Z% n, S+ r
clus=4;0 F0 I3 i5 |% F- Z6 D" T% W' G
& P3 c F; |1 D3 o[idx,c]=kmeans(xx,clus);. w: K2 B$ k9 L5 _
: E* z( M. e+ r3 ]* d- scc1=[];! t4 b% I: k* B4 l/ @
1 Y x4 D6 g+ X2 P
cc2=[];# X% x5 M0 c& t) s
- N, I+ P6 j2 j i. B5 N
cc3=[];
4 ~4 f- O4 g- H9 g( ]% \0 K F- ~) ]0 h% x, r1 R
cc4=[]; Y9 w8 c b: d8 h1 b9 \- A
3 Q3 k$ S* \3 l" C5 U# Z
[n,m]=size(xx);2 R5 g, u. P, }
, T* Y. w/ r- M7 E W! r4 s7 y1 Efor i=1:n: q- P% m& D$ K
* `' N5 k) P- |
if idx(i)==1
# I0 Z/ Q. s* t2 o# N
# [1 u$ Y) N/ u0 e cc1=[cc1;xx(i)];5 ]; u, K/ j8 T% Y4 l/ Z
' X- @) p, |$ h6 U
elseif idx(i)==2
% h. n6 I( C3 ~& I! S4 f! b! W5 b' l/ C* g ?7 r7 x$ i' K2 E
cc2=[cc2;xx(i)];
% f# t, R0 Q# _0 n% S; i
* W. W* e2 _9 ~) t$ G# g* A2 E* Y# G' t elseif idx(i)==3
0 Z6 m* c9 L& [ j- Q* S3 n' s/ }) e% I. V* B$ G! o
cc3=[cc3;xx(i)];
5 t& [8 j4 |2 D9 k `
( R B3 G3 @& l0 T* F elseif idx(i)==4( f% ?1 n" p2 Y, B
! T; r! r4 c1 Y- Q8 ? cc4=[cc4;xx(i)];
9 ~4 R/ N# E, u+ s# J$ w( }
1 D! @+ [+ c3 ?, }+ l% j+ Z4 X end' w7 S5 J S- l, Y( s& z
7 }" p1 @5 H0 k mend
. \. q9 s4 G$ U8 X* x) }) G$ R, S3 l
! I& T- i. Z6 O% v: j9 Ndisp('第一类边界')( S( S) `7 a. q- t6 }
0 t; a7 f- s+ ]! v5 L[min(cc1),max(cc1)]
# Q2 C$ L. }) ]6 Z3 |9 N8 o! F' W* ?2 G% d
disp('第二类边界')
& K+ M8 {1 t) f6 [# }1 y
5 {0 R$ t0 J' [9 |! B# _[min(cc2),max(cc2)]( p! K. O6 Q1 K. D
K6 s( Z, i% ~7 o8 vdisp('第三类边界')
1 @8 X9 E9 ~: ^, r/ i9 R5 Q+ P& h, O8 J" {4 U) f1 E5 a
[min(cc3),max(cc3)] + `) |# H7 v: B
* _& G3 a, \' D8 Gdisp('第四类边界')
) J! Q0 O+ u6 v4 |9 X& a/ @
& W; l( ]( }0 z2 b7 Y- b[min(cc4),max(cc4)] 3 q1 z- @- s3 ?( p3 ~' n) o
3 m9 {7 }& E9 i
disp('四类中心')7 w9 F& E( t0 {1 F
3 a7 M! M' D4 I/ S' Oc
, _' {/ {' {, J+ M0 K' L7 O7 r. x2 {/ g6 A" x0 [
h1=plot(xx,'w');grid on;hold on; 3 ~- s5 E) [, [
+ ?6 B/ b t2 o0 @+ Sfor i=1:n! A; l! C3 ~0 ~" x
( J% Y; U* o2 p: x: |
if idx(i)==1
6 L# g% ^8 _/ \) Q: }5 c2 W% X
g: r% I1 G9 {7 m$ C; V text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
1 L/ \0 H1 G; F, ~7 W
* O( Q, f+ z4 @$ W8 e! T X elseif idx(i)==2
4 G8 K# [! I/ u
3 `$ W" Z9 g$ G8 t1 j2 G! u+ p- K; l text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
1 j# `* K6 `0 m& ^3 e( |
( v9 z% w- H; N1 I' [; S+ K4 \% V elseif idx(i)==3! e$ k) K# D, m
" a) G6 j; R+ x- S& { text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);, Y: r6 L# c( i5 V4 ?8 y; Z8 l, U1 F; A
. J( k5 R+ r4 Z3 Y6 k$ h elseif idx(i)==4
, C& g* I' ^4 l9 r6 I+ c9 D- ~% F! }
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
) c. j1 g; T7 D6 y7 E1 B' |6 R# z! v% @: D1 ?* a! J6 a- D
end3 e9 c& f6 Z3 T. |3 l/ o, P" b t
$ y1 h5 n8 I7 U4 o* L6 [
end5 v5 j8 d$ a/ j! A
5 O9 `; F+ S4 E1 `( q, xylabel('一维样本数据值')
8 j% F" A( x# i6 Z8 Y3 F
5 D7 o# u2 j! axlabel('样本序列')) v* W2 y6 s1 X5 C/ t- T$ N
! e: B- _) k! b" b4 q/ z G7 O/ h$ w. x! \
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
5 {7 }# ~; J( Q0 {0 S5 u————————————————7 \' p; y- N5 t
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原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816217 M* ?1 B! _ S5 `
8 c) u: W! M f2 I F; x6 L1 }5 B3 l
3 B0 t- E4 m! R. w' k+ o, i9 k1 G! s1 B* y
1 c" h' f' b' }9 c0 q- z/ i" y8 Y& B) s2 ?; X' m; T: r
. E R7 s$ p) K( `- T+ ^5 e0 h( n, s0 I2 s( w3 z# S1 U6 D# e+ N
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