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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

    % m% N8 Y5 p8 U2 F% k, ~
    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');
    ; C3 H8 X+ ^7 c8 C- C1 QA = B;
    9 s( e2 Y9 X7 p) x+ c2 S) o+ o! }[I,J]= size(A);
    " l" J7 @8 T) Z1 e. V8 k% `( A4 G/ {% Q. ~, I" m
    for j=1:J- t% l9 [& |1 E- T
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN. F7 U3 o) }7 D
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    6 W! I/ t9 Z4 r; n4 g) D       disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置6 e, K$ {  A: v
          end  
    ! U8 o& i' M! K( i/ }   end
    1 {/ {5 N, X, `8 kend& h  @- F$ Z! j. K5 K

    " c  E& i- @0 _- ^( k5 p* fpython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503), V$ U2 `7 o' o. M( e

    * A# [* c3 n) L0 P/ l- timport pandas as pd, V" d7 @" u  e" ]' |
    # ?9 [7 g" h7 Z% A
    import numpy as np
    ) _2 J6 F7 y5 W- o- c8 W& K$ m% K1 O- P0 c2 ~4 `
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    7 Q" s8 s9 x& v2 p9 b6 P; T9 u' Q! E- z1 k* H" v6 Z' ]) m& ?0 j
    # Make a few areas have NaN values# Z! A6 F( t. q& \6 g# n% u* O
    9 m$ Q- o, }! y- J( u+ M
    df.iloc[1:3, 1] = np.nan
    2 V1 h7 ]) o, j' K& B, m* N) W0 q) J
    2 |2 a8 u6 V4 M2 d. c+ qdf.iloc[5, 3] = np.nan( a0 a( h& y9 I9 N" E

    " x0 M  X1 u: ^3 d, Gdf.iloc[7:9, 5] = np.nan
    - X- k: @& E/ U2 F% H  Q
    . I! p/ r4 x- j$ w) v# jprint(df)
    : P6 w$ X6 S$ [7 L
    % _1 ~8 O3 k; U" b! Yprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    / N0 U0 ^# Z9 i, o) o2 h/ d! a8 j, K' Jprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
      ?1 _% \& w4 c' [& o7 A0 Y2 C' w4 G$ r% x* {0 I* I

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)


    5 x! Y  p& Q/ n7 k# IB = 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( b7 B. d. r& T1 l( {
    %将数据z-score标准化1 s0 A7 D, K3 h4 c6 L
    A = zscore(B)& I5 M6 Q& K& l% a, j) C& V
    disp(A)
    5 t  o/ P% G! _/ R; q6 ]6 {%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    2 m3 I. R# j5 a& t; D[m,n] = size(A)
    " e3 \5 n! f& y# xfor i = 1:n. A2 b9 V  e. C
        %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    * P$ ^% o  }7 F& R4 ]8 {, D    if abs(A(1,i))>2  F( p* a$ w3 b; a$ g
            disp(['(1,',num2str(i),')'])( t- W0 A3 D- b6 [+ T$ f
        end
    8 ~. {4 E/ Q5 K! k3 f7 q4 [end
    8 V# Z! ~" l: q3 m8 C! u
    7 E& I/ s! e. M" _6 A二.聚类分析
    # ^; G+ A# ?  u5 O8 Z
    2 c: w" C5 c2 O1.一维数据的聚类分析+ O: R5 x8 u% J+ \! u* d
    : r2 j5 ]5 m2 P6 \- W0 Y9 y# y
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    , S  T" R/ F: C) ?. E  d  t
    ' K( R0 C4 I: {3 X& L& U1 Q5 rmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)% ^7 F& S: H: f+ x5 X
    " H# y$ C1 L8 h5 z1 h
    clc;8 ]- V* Q8 W; A

    3 H# B% ]7 o9 t$ j8 w9 e3 Qclear;0 ]# ~0 f; o: Z  B

    ( {% Q: E% G, p% {; G" l* J4 Fyw_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
    : Q3 q7 r6 d& V5 ?& S( w" C& k3 I7 w$ Y* A  Y0 H! n
    A = yw_data';
    2 d) W; [9 y0 f( `
    ' s6 v: ~: U* o8 P$ {) f# u- sxx=A;
    ' g% F$ w: u% {, W4 v1 h! o6 f- O9 \+ B& G; j+ {7 k
    clus=4;
    1 S8 D% F' g7 n6 z) n  x: |7 J/ b2 b5 J& J$ J6 o; ~# D7 F  i" H
    [idx,c]=kmeans(xx,clus);
    2 D5 S) }! F) v, z; u7 ?, C8 N* C( p6 r% z8 D1 x: ?4 D. ^
    cc1=[];
    6 j; m9 T2 p) p6 y, d% y* z
    7 @! Z2 O0 N$ lcc2=[];8 Q# R% a5 q! B2 U& F4 \
    ; t- A" P! T3 l+ U; V0 c5 p
    cc3=[];
    / G- A' V- V. k) B+ c2 Z( d5 p
    $ I1 b3 @  T8 z; D' rcc4=[];
    % u; ?6 A& I. P& I+ C3 w4 f8 N; a! c% d8 N: k0 Y# ^
    [n,m]=size(xx);8 p. F! j' k9 n, g* U+ ^
    0 ?# t9 N  v( ^8 t2 X
    for i=1:n
    . x( d4 L$ T: ~" ]& D* t* s' Y4 m# `
        if idx(i)==1! ~6 j0 y6 L/ ^
    $ e; X( x4 w4 _7 |) D- D, F2 O) R5 T
            cc1=[cc1;xx(i)];
    % Z3 {8 s+ l( [# b" j2 Z% L; N. h
    5 X4 E* i! T8 C1 V4 I    elseif idx(i)==29 E! b2 e: u3 `/ H

    5 D" m& m5 m+ D! {5 m3 e        cc2=[cc2;xx(i)];
    ! q/ G2 c# E1 e6 T% F0 S/ E- j8 c8 L% o
        elseif idx(i)==31 }4 C9 f; o. J# P2 g, L8 _, L9 j8 Q

    ( I! E: `1 E9 |1 U, J        cc3=[cc3;xx(i)];
    ! D' }8 a. x3 S; M! G
    ( e0 h2 b6 ?& n3 N6 E1 f  a     elseif idx(i)==4+ _  f# Z" l2 I* v4 s! G/ I
    / p; M# L5 c  M! ^" p' f/ L
            cc4=[cc4;xx(i)];6 b2 y" W. \" a1 y, H3 J; H

    ' C5 [3 C% O" Z    end
    4 n9 R4 x- S1 q8 v6 v- @: J8 F; C" J* \2 y/ T1 J1 y
    end
    2 O, i) Z$ i2 d7 I1 T% L- w& c$ @- D* U
    disp('第一类边界')
    3 |) B# i; M, q( t
    + Z- h  M; m8 ^0 H8 L! p# B[min(cc1),max(cc1)]: H( Y' L( X; S6 t+ a2 N

    7 y$ b9 P1 R$ e1 j& p- Fdisp('第二类边界')3 w' Q  |  e! ^1 m
      G# ^' {+ W* S$ o7 V, B. a% \; T% ~& o
    [min(cc2),max(cc2)]. t" x. V* W! G
    7 K0 Y; j5 k5 ^8 p, y9 K
    disp('第三类边界')4 B! _$ a' h* {2 b5 G
    ( M  Q9 n0 W& L9 @' |& t8 t( D
    [min(cc3),max(cc3)]
    & B" R/ z$ T  T8 d( w
    : J- \8 |' f. ~: odisp('第四类边界')
    3 d3 ]; q" ?& [+ o. _. F; O* o# n5 P5 F; o2 f5 g3 e3 n/ k3 s
    [min(cc4),max(cc4)] 3 A2 a# u1 _2 D" Q+ |0 J5 K% Q
    ( V4 H- Q4 l7 Y" g
    disp('四类中心')
    1 r5 M- ]# g3 O! W! Z% w3 B- C
    0 u5 V: G$ u' e3 U: v9 \# f9 ~/ E4 Cc
    $ n; l! s! j4 W+ o9 W$ I0 c2 R+ Q' K8 B; P- l' F, r
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    , Y# {4 [: {$ q  j+ Q/ b, d" ?/ \' Z0 b
    for i=1:n5 l. p& D8 [+ @3 z; |( N

    + x) C: h: {* B6 B: n! I0 [$ A    if idx(i)==1. ^3 ~- o  Y. }  K& X1 Y' v0 X

    5 e  e0 i9 F* M7 _        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);; ^  ~( c0 ^$ {8 F' s
    1 S; C( L+ ~# }2 Y
        elseif idx(i)==2
    $ G/ E! [+ r& S. |: Z& y4 j2 J) Z& K/ L7 n5 F5 h: L& G# I
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);4 W5 ^. I6 o2 r) h2 J& A$ {9 W# e  c

    ; C6 _; z: _2 }    elseif idx(i)==3
    : D0 L+ J0 R" `9 r$ F
    5 S/ |" N/ o- C. B4 H        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    + A) D: e% U" p4 W) @8 y" ]4 ~. g& C6 Z6 j- _
        elseif idx(i)==4' f! m3 U2 E7 q. `7 Y  t1 V

    9 T: b' b$ L8 Y! X        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);6 f) ~. b; j1 N5 e
    ( v" L3 F. _% n) E
        end
    , t+ e9 x+ o# _
    , a. V' m& Q, [# ^) f( K* r% Z! uend! H8 n5 Y& a$ Y( [& `% l7 l
    6 _6 m; T$ a: J. Y: v% Z3 Q5 w
    ylabel('一维样本数据值')' U: x3 B7 y+ K* K

    % G4 _: ?" e9 M" ]4 A7 o$ x1 q8 ^xlabel('样本序列')
    7 A0 {4 h# L( I# i# n$ u! w
    $ ]9 ]4 z/ Q- U9 k0 ]9 I+ r
    # m9 W5 c( E0 i. L5 |! ~

    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


    + s+ U) w8 X+ R3 |0 [7 T- P( [- @1 @————————————————
    ! i5 k) W& ~$ F3 M+ B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。
      L$ O8 N" j& e& ^4 k" ~原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816211 U7 K" `/ e& _2 ^+ a9 n4 w2 A
    ' U0 ~& _* I1 F$ \
    9 P4 |5 o3 e( h

    5 V" J7 F1 j) s, k* Q" [) z6 E6 |% S* S

    $ `$ ]4 L: F7 J( t, {, q( Y9 m: b' `6 [3 ~
    0 |1 b7 F# C9 [  e! ~! ~  \6 P
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