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数学建模程序

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    发表于 2020-5-19 09:36 |只看该作者 |倒序浏览
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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','C7584');
    . 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' y

    2.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 ^( Y

    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

    $ K- X: Z2 B- Z8 s/ d
    ————————————————
    - 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
    zan
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