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 Y H: P5 C3 r" Z7 {
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','C7584');
! W! t) h: z; y2 NA = B;
# u) Q# d& P. x- [: e5 m[I,J]= size(A);
5 G& n- p5 o* s! E% O" N, r. H$ S
9 i% z; g% D, ?( p: s; Ffor j=1:J
: y$ M8 E; N' Z! f for i=2:I % the 1st row does not contain NaN' [* l! }+ S h* ?0 p- ]
if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型) ?4 ]8 V: e8 y- `
disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置* P3 N r( c+ C
end 0 ~7 E: R; l: f: s# Y
end8 V. K+ w, H2 q; F5 {' q
end
- f9 v6 o" `( Z! v& J: l" N u; s8 a# q, c! c" B
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)1 t1 a& r* F. `$ [2 b
$ b1 w$ i4 T! g: Y3 R. d2 C8 S
import pandas as pd
" w) V. l) b, I5 x. F, I+ `1 n& K0 s3 l
import numpy as np
9 y `6 h; T, E. Z1 [ C2 u* U, u9 q8 s r1 i5 [
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))& } j) r. M+ O/ n
' R( d i) W" J. y# Make a few areas have NaN values6 i5 ` j( V* j2 d0 y S: B+ \
3 ]/ f q+ T- `( C9 O p. F( j
df.iloc[1:3, 1] = np.nan
/ U6 G0 y( R* }6 @1 E3 w2 t" E! V9 ^/ W3 I G3 V
df.iloc[5, 3] = np.nan# ^! d; F! n6 f
0 A, D) a5 G4 x7 P3 Y- Wdf.iloc[7:9, 5] = np.nan
! C4 A8 a! b6 N; E# P
# I- c7 w$ h$ n5 |7 W0 Cprint(df)# [2 e4 l( M/ Q' d0 C: d
8 H$ C# v# T) T2 M* ~6 T) y" z! L
print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行
+ S5 J3 O3 j: _9 dprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
) m: q: k6 \! q" S+ H! m9 a- C0 ~. [. @
2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现)
) Q9 I7 z+ u' v' @4 p1 jB = 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');' F# B8 N+ B6 ?
%将数据z-score标准化- ~1 N: e5 T2 _7 u
A = zscore(B)0 E7 E# l6 n+ J: `# s7 I/ [
disp(A): f! _0 p2 s9 r5 T0 W
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数& ]& F |5 h5 P3 @. H; ^
[m,n] = size(A)
) y5 h* m' B& V) {% E, Qfor i = 1:n
) m9 O* {0 E B6 \ %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
8 H3 t* m: o* B. B+ o if abs(A(1,i))>2 ~5 y; b" q% `7 ]1 O5 a* j
disp(['(1,',num2str(i),')'])
) N- c Q& N4 d) v# [" D end# q0 F1 x M* {7 m* ?+ Z
end
& W$ D. `: t4 {. w% M
. h4 c3 @* R1 R5 W4 f9 M; k二.聚类分析
) S1 v+ j8 R# b) V, d6 |/ N+ I2 @9 X8 ~5 _# }0 ?
1.一维数据的聚类分析( Z( m C$ Q; a" J! p
7 Y6 `. t/ b1 t$ f5 o8 q参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
) i. d6 C5 o& {& P! s
4 T- S7 g3 l8 F1 Nmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)/ } M6 l9 ?3 q0 ?; S2 r
0 l2 s+ Z! I s1 _( ~0 Xclc;
3 j( }. u: O" M! S5 k/ L& h% i& H6 [) w
clear;, Q: a; E- i6 ]3 \# w; \$ U. P
% u. \' H# _$ m" A& [. C
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
6 U1 K0 `; W8 T. ^3 P- S/ E) A% y) {$ A! H6 X: t6 d# G1 q
A = yw_data';8 p3 }! D+ c. T# D! I8 S
3 ]- I' _3 V) ~xx=A;! g6 P; A% Y$ H
/ G; P, \6 {$ |/ ^, V( ?- O
clus=4;1 M2 G) x8 X4 o0 a# I. k8 n$ S
{ B/ s7 C1 E7 E5 C( m
[idx,c]=kmeans(xx,clus);4 o8 h+ Z, `% R3 Y3 `
' u1 W$ a$ Q) T b v+ |cc1=[];2 l ^; E8 K2 B
+ l, @4 |/ c$ g1 \cc2=[];
* Z5 J% [1 Y. m: r- F0 n5 r9 l# J1 c2 v2 v! b2 ]: `. ]) {$ R+ ^$ i9 V. e
cc3=[];
. D0 o9 k( k8 C1 w C2 L# B L3 I! H6 o. J9 [, U' i
cc4=[];' Q$ k# X( t& b7 \2 v5 \
, }6 I8 @6 r( \/ d
[n,m]=size(xx);
3 j& w8 Q" {6 S) {* x$ K
9 ?: ^; n& S k1 R" c: e/ Yfor i=1:n) h8 A/ h( B9 m) p
6 p7 C( P1 h" {: y9 H4 ~' n if idx(i)==1
' E, {2 u' ~' v; A
) B- l: _8 j" X; t cc1=[cc1;xx(i)];
; t9 [- O$ _5 ]( I% q
8 E9 J) v% @1 Q elseif idx(i)==2: ?& M) Y; n. C" o0 H
0 N# A8 z$ n9 a3 @ cc2=[cc2;xx(i)];, n3 A- R( q$ A: ^/ i
. T7 v7 e0 | o4 r, G& M
elseif idx(i)==3
( N- ?! F" b1 E6 Y% ^
/ G/ P, @/ c2 L4 f1 \/ y cc3=[cc3;xx(i)];
/ o* Y! w0 Q8 ^4 P8 \4 H9 P. ]+ v) W8 g
elseif idx(i)==4
. Y+ l% C4 y. _7 { x
/ M, _2 u9 L: {7 j& C. [9 e S/ h) u cc4=[cc4;xx(i)];/ x' B6 z1 i5 T9 m
" U, \( h( P) a" D9 n/ g
end
: H( [' [; C/ d3 {5 G0 E/ H/ J' P# W
( K; ?7 y- R0 s- |7 hend
0 _% B! w2 k- @9 \$ u7 `0 T, V
8 B9 |! q4 M% q" T# s. ~disp('第一类边界')
! P* d4 X" m8 o! Z. N! E, E* g8 R* J* K3 r1 Y! ~5 E
[min(cc1),max(cc1)]
" E+ A- J( P0 _/ e9 ~+ `& |% p0 p
disp('第二类边界'). L: v+ E+ {4 f( e1 f* i8 W$ |7 K- I& V
0 U: M" W% S$ Y G[min(cc2),max(cc2)]
2 X. k. T% l+ }+ D6 Q3 e: ~% d* F- p0 C( J% z6 n
disp('第三类边界')$ Z8 q4 S/ T t% J; l
( p( v& j `: P: b1 I3 H
[min(cc3),max(cc3)] 4 W% x @5 o' Y |! T+ `6 S# T
o& ]: O7 |( E6 Y+ q& ]
disp('第四类边界')
' E3 r7 ] ]( c/ S5 ^2 J0 N
! t7 ? c- Z" P$ `$ k[min(cc4),max(cc4)] 3 n# u I' J4 s' _
2 w; c# ^" W9 x6 M3 pdisp('四类中心')
; o% Y2 q& q9 ~* m3 g8 T# d; I% b& Z8 p9 [
c7 f3 ^& a, v( v. }' Z0 C5 I
$ T E) N& @: N8 w2 b$ C# jh1=plot(xx,'w');grid on;hold on; ' `5 X% n' H5 o, C7 N1 E
# N; ?8 r( N: {# ~5 N; t; a5 q6 N
for i=1:n$ D1 E) j* H" B
6 D* ?9 a1 f, O5 S# A" p if idx(i)==1: X( m; f7 b! g& H
6 ^2 ^8 n: n$ L! G- q a0 Y
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
! B5 a% Y3 U$ }1 k8 M `1 p" N* V
L3 R; Z" W2 Q5 r/ h/ O elseif idx(i)==25 H+ m6 \/ q+ W9 {2 A
/ T4 i* G/ d& r1 t
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);- U% G, e$ W! P9 g2 G, m. q
N, W$ P" L4 f+ ^: A elseif idx(i)==31 B+ p) g2 D; _3 |+ s2 v& m
, { N* `: B0 a% C text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
. k5 J; U2 v: _4 _9 J8 L) I# `
elseif idx(i)==41 }- `$ t- R: L# i
! x$ S$ T2 x2 h text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);* f: F( M& {; ?. ~- H" M- [: d$ f
: G; f( J) F3 L6 E( {' u/ _
end9 @5 t/ v; @3 g/ R
: w* A5 _( r) a& E" a+ b
end9 i6 z: y+ r% i+ C( r
) Q# X) @+ K* d( Z# V- |
ylabel('一维样本数据值')
8 F2 M' E* b, s+ F8 x7 x; S
; _& k3 E5 o, M5 F: |xlabel('样本序列')
* [2 m% H! W* m6 b" u h; e/ h# G
5 Y! R" I8 a& s) I$ q4 }, c
' o. D7 w7 S+ p! G' {5 w, V2.二维数据的聚类分析 参考博文:https://blog.csdn.net/zpp1994/article/details/53456306 https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844 3 ?) u: }6 a; ]; x4 M8 P
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! [& @) s; U* S1 [1 Z0 z) ?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。9 E9 `( h. ^ M) Z' i; D$ ?$ W
原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816210 V- ~$ S( p4 ^0 d! S
' Y( H. {, ~. C2 T: o1 \& w6 j- t7 {# o' f
1 t# g9 L( A1 W# Q
& u* Z. ?( Q- o1 Z
- m% g+ x, P$ \! e
`" g. B4 k; q, Y3 C! B$ B3 {& G
, a$ _2 `( A) }8 G5 d2 D) G4 y0 w' J; g! c
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