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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

    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, V

    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

    3 ?) u: }6 a; ]; x4 M8 P
    ————————————————
    ! [& @) 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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