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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
7 j/ O5 D+ W; E. c/ vB = 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');
. v I( d4 U: f: R3 _5 c" t+ Z* dA = B;
. L2 Y$ v2 o& z[I,J]= size(A);9 W/ e! V d* z/ I& }! O
4 p. V2 Y; o0 d& E
for j=1:J5 W; s! b( X' q9 Z1 E; j; \
for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
( {4 m; Y8 Q" d1 J* [ if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
- e! X( `6 o | disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置; Z; F2 k; l8 V$ s. r; |! h
end
; E) H: [) n- }+ A end* W; O; H4 e" X# H$ T
end
# ^" M9 [# ^: [* ]
8 q% T6 w! D5 Q# v D( Wpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503), R. f+ T# y6 z( y3 l
4 H7 D; o' M1 b( bimport pandas as pd
% C1 \5 t- r( B) p
2 | B: G3 d1 L, @+ z; @6 S) {import numpy as np- T! ]. l+ Y" y
! F+ H G+ X0 \df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
5 F3 k ?9 r5 N/ Q7 e9 f
: g: L& h9 I- [9 q# Make a few areas have NaN values6 t' w9 D8 n: r; H8 i1 _+ t4 r+ q( Z
5 V; l7 [( ]5 S: J1 \df.iloc[1:3, 1] = np.nan9 y0 G. i* s% D% f
2 E% j* N( H9 O+ L; b: y# D, e+ H
df.iloc[5, 3] = np.nan
, B# |+ j& j8 H8 ~ M
' A2 Y* G- g0 o6 I7 edf.iloc[7:9, 5] = np.nan
0 N2 i4 {# x1 X) s% C/ e
4 j+ O4 W Y% J" M& [' ?- e% N9 P* gprint(df)
# w# |( H. N+ ?4 Y9 @3 A& J
3 E$ W, S6 \( l: gprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行' H/ |' K( k+ {9 l0 T
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列
$ ?: }5 M q1 } j2 [
# p4 I3 l, s. |' E' y2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现)
* x: b3 ~8 n" M1 I/ tB = 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');
- Q; j5 f7 l7 b1 l) _4 G%将数据z-score标准化
$ L( h# z8 {+ ?" } K7 y3 [A = zscore(B)
4 @+ n' }: P$ H" x5 edisp(A)" i' W5 j, o9 O/ E$ B
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数 J/ m4 e7 |7 u5 F- L+ o; J; i
[m,n] = size(A)% o4 l1 N# O0 c, F
for i = 1:n
# _# ~9 J2 B( @- f x) K+ L, k %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
9 [. F; i1 F( K: Q/ L' R# { if abs(A(1,i))>2
u7 o4 I# Y p' { disp(['(1,',num2str(i),')'])
! @6 U$ U5 H, K' Y, P end
, ]5 r) R2 l0 s- Bend
& J5 S# q+ E8 P. ^! W* l/ t7 V+ b: G. Z& l& m8 J; K5 [
二.聚类分析' v% V2 Q e+ G8 @) `3 m2 ^
+ i* E3 H+ q- @1 D
1.一维数据的聚类分析" e0 V# R3 D- Y9 [" I' e9 F! V
5 @1 t' }9 c' {8 D4 @- R
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
" Z1 w, D* ~* G) e4 p) a& r+ e; H5 U* {4 ]% k3 ?
matlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
$ O9 J. r& Y$ Y0 `0 m
1 m* y) l3 D: lclc;
" s7 f* n3 z9 [7 x9 N# r3 S- F1 ~- x* V. h3 `
clear;
/ k. }0 ^) ^- M" g" X# n6 J4 W% x1 U' P# g
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 I& s) n7 {3 U) u/ j5 T
. E% z) M9 D' K9 K' M/ k' GA = yw_data';0 |3 H; p4 ^* r& }
6 V% C; C6 e: ?' C& K/ G5 G
xx=A;* v: R% u! i$ t
% {* O( k5 [8 N( V
clus=4;
9 r" u" _/ p. L8 W7 F; B- q3 W3 F5 \
[idx,c]=kmeans(xx,clus);; |5 T: P% o6 ]' g
7 _3 R& j# U" U
cc1=[];
! E: Y6 b! z" {( X L! Q% L* @0 Y; Z; U' C* s% O. z2 x3 `
cc2=[];5 y, R1 {# S& u8 D+ t1 s
8 k9 [% F+ d2 ]cc3=[];
: H+ |9 k4 L% c+ N) ]5 U$ [# j+ c- R3 m+ J0 w4 `
cc4=[];
% \# K# m& a6 l* R6 ]" w2 V5 z; D
[n,m]=size(xx);! L4 k" x* F1 i% F2 Z0 F
* Y! ~# `( c* k
for i=1:n
1 t: o/ t( }$ ~% O1 Y0 g" i6 S7 L' S1 w- u3 G. f4 O5 |" Q1 P: N
if idx(i)==1
) j3 Q1 N$ \; l) a; K
! J* A8 x- e& H+ c) b. U1 ^ cc1=[cc1;xx(i)];
$ L. k8 {! C8 `1 \: F/ F
" U0 z" _5 V$ D elseif idx(i)==2
$ }, M3 i0 i# n# I5 j
2 [/ Q, b! j2 q* d [) I$ d cc2=[cc2;xx(i)];, F5 ], B9 o# u8 S6 L7 h
0 j/ z. |4 d H7 | elseif idx(i)==38 R+ R: G+ @' @, @: {, ^2 p
. P8 a- i/ d6 P1 E& C& u cc3=[cc3;xx(i)];4 b p/ k/ y! s0 Q4 X0 I
. J* v: J9 D" g2 w1 v, c5 i elseif idx(i)==45 ^, C! F# Q2 m
& B1 M* Y- c9 b4 I cc4=[cc4;xx(i)];' D1 q& Z2 o Y- d: E/ g
% x* ?" L9 d4 D4 O" W9 H/ m& s end/ f2 f. ^' |9 w
; _9 Y0 V) e8 g/ |# W% I3 M& V
end
' p" I, Y; h* D" [
* D; z; t( n+ ^ d' j7 p2 S* E* Sdisp('第一类边界')1 x) a; f) `6 c5 m0 r+ ~
4 b$ {/ o5 n6 e1 X[min(cc1),max(cc1)]
6 q. Z3 h! L) R" I; N7 R
L$ V% t4 Q/ G, v0 R& ^disp('第二类边界')1 A% h" S4 H* T" l
+ a& b" b2 e" |( k+ M$ h& E$ j[min(cc2),max(cc2)]: |( n' Y/ [" c! N6 ]
- Q$ H E) p- e+ d$ Ldisp('第三类边界')' ^+ I$ u \; K8 [4 `
! ]9 V% ]2 S) c: U' @[min(cc3),max(cc3)] # |+ h* y' C H
+ Y( b( y5 w+ T4 C' J% @
disp('第四类边界')& d0 b5 B6 w% ^+ o
: v. m* [8 g5 Y. o. K' d s
[min(cc4),max(cc4)]
7 {: h9 r1 w8 X9 \3 F- ?/ j$ `$ B$ O. s
disp('四类中心')
8 I, y$ ?' h* ^( C* `3 s% m9 S$ n, q; r9 L5 i# J3 g* I7 V' f6 ]
c
" }& B" H7 L% g$ C! J( M: s C5 k+ J
h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
2 r: u( S# g, Z0 f2 z9 ^2 s% _* n2 V4 B% v' Y
for i=1:n- y/ a" g( x. w& H* Z
6 r% c$ S t0 w) ^& m+ U* \8 u' i if idx(i)==11 w" ?& H) c3 |% ~
" Y' ]% U4 F4 q text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
7 ^. e/ I) B- o- N6 w) U7 q! M: s( e2 n) {; n
elseif idx(i)==2* F0 U- _9 V1 H) y( l
+ O# t) v: {1 t9 y3 V. n text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
3 H* R7 S% m5 s$ J0 ~, y( B" ^# F2 V* \ G) c
elseif idx(i)==39 B8 G$ Y8 X6 ~( D; `
6 F. P m% y% G( M/ }
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]); Y: c6 i" _, b$ ]
! j. }, E7 H8 L8 M) _ elseif idx(i)==4, |0 q- W5 e& R$ {
. }; _( g* ?" }9 k4 _" L" C: R
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
! B, I$ d. Y$ {; e; r, i
7 d$ V8 O, N3 L V- b end
! W k0 R/ B! B% u8 k5 Z0 w7 c
2 e8 R% r6 v: s* ~; send
; x" W# k/ P3 j" T
3 x. {* I1 l( r/ T1 Y. ?ylabel('一维样本数据值'); H' Q5 B; P8 A% Y1 N, P
9 I4 S, ~. h: m# K, Cxlabel('样本序列')( V' n/ C$ {4 X
6 p; F/ Y5 Y k/ G) X0 ~' T1 R/ ^
" v( Y9 }1 W, _6 \9 G9 I0 ^( Y2.二维数据的聚类分析 参考博文:https://blog.csdn.net/zpp1994/article/details/53456306 https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844 $ K- X: Z2 B- Z8 s/ d
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- m" j. E. p1 `1 Y1 k3 k1 h- p0 f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。+ E, W! l w$ _+ g& Z, f; n# p# t; A: \- U
原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
2 ?( ]5 j1 r, q+ k9 [
2 x- T5 L3 i: e
. e- |9 Y! F1 Q, `
0 N" e! ^5 W2 w' B3 X0 G4 ]* W Y% |
, S; B( _( q4 M9 O7 g5 a! C$ ] F- b
4 Q# X1 d- H$ h2 q) k. U4 b) d; y R4 X9 ]) s( r
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