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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

    0 f2 k2 z0 z  c/ l, b# K" ]4 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');
    & q& i- B% J6 ~7 F6 b0 GA = B;
    ! F3 I" p! T$ O% z# k+ b[I,J]= size(A);! D, w1 B2 @5 J; z$ s- i

    . |0 B" j$ |, Mfor j=1:J4 j/ D+ m" G- q8 a# {: p; G1 C* H
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
    - y. ]* P4 o- s/ e      if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型- O7 R; R% f- \, B- Q; _
           disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']);   %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置* Q+ v' I- c8 a2 v$ d1 @! e0 ^& h" @
          end  7 Y* a6 p# Y* i% ?% b# B5 d: K
       end
    $ Z7 ~+ W6 e9 s6 t6 `. C; cend
    : _% l' \9 Q- z& h) `4 }, K/ @' S  u6 w: X; Y
    python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)( @4 H, U2 \4 F& O
    ; Q/ _0 y  D+ s4 ?' G3 F% u
    import pandas as pd5 o; p/ f: B$ Q7 r' ]/ h7 |

    ! N- W" ~5 e! ~7 e8 I5 I$ K  q; oimport numpy as np- |' Q  o! |! i* o8 o! P& S0 ]
    , Y3 Y, A  e1 I$ m; B
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    ; K! i. |+ E8 _+ a6 M' W& q0 L0 T7 S( R4 U( a4 C
    # Make a few areas have NaN values' g2 H1 i' `1 O5 k* z/ S2 ]0 _! A

    * Y: @9 m% ?0 d1 _4 |df.iloc[1:3, 1] = np.nan
    6 t1 \8 X" k. q  w9 ~* u2 M
    : l. ]. A6 W5 Edf.iloc[5, 3] = np.nan2 Y! N/ i; @3 C+ R" ~

    & B# J/ S; N; |# zdf.iloc[7:9, 5] = np.nan# K" ], F% ?' j4 h2 U

    8 n( E' `# X4 dprint(df)+ h! g4 D$ }) h2 R1 B6 k
    4 [' _: ~5 ^3 O6 k
    print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    + [2 k5 @1 w8 R- Fprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列& V" \+ O8 h. H: B: s+ n
    " K7 s2 F4 q5 U  G5 Z& L2 c, K

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)

    ' W/ S3 q/ e/ c3 f. n
    B = xlsread('C:\Users\DELL\Desktop\新建文件夹\cumcm2012a\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls','第一组白葡萄酒品尝评分','D233:M233');
      V4 q. {) ~4 i- v%将数据z-score标准化7 ?* i5 _6 E" h' b. O
    A = zscore(B)( e; {5 b) a) r: P4 G! D
    disp(A)
    & B' m$ J$ |7 ^4 {%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数
    ; S9 [2 n; \2 b7 J! v, f/ n  t[m,n] = size(A)/ n6 V- }, U4 H
    for i = 1:n
    5 r& f( g  @0 l& U. e    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    8 K! ^( y. a8 Q    if abs(A(1,i))>2
      r- P: x6 Y, a# H; v3 k/ \        disp(['(1,',num2str(i),')'])" ]8 d" ?+ V3 D" s$ o
        end
    # P1 N9 M2 X* A. K3 X3 J" t. tend
    $ r% q  g. @9 |( t& s
    . `2 F6 N: K+ A! Z+ R  u. Y7 B二.聚类分析
    & M* V7 U, E, h! |; E% s3 S5 G6 F: F1 c. d, a; A( b5 {
    1.一维数据的聚类分析
      a9 K4 u8 N- _9 W* z6 A" A' Y$ d0 \: a/ ~% F6 P( {" v( i
    参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html' A* \6 l7 \* @' _6 P

    & L3 U; q( w: F6 L3 ^8 ?2 kmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)$ t1 H) H2 ]1 N5 z" Z& @
    0 I6 w; F( F0 h: V5 q' ^# O
    clc;. M7 y2 E7 Y' K/ ?5 r9 L
    ) _& _9 U( f9 J  ?) H
    clear;( Q0 c, l( t. p: e3 t# ?( |( e
    ; x! `; p5 c$ C7 }; S5 y
    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! W: i% n" S9 M/ l1 }" v& l
    0 W4 ~* G7 n1 k& r
    A = yw_data';
    4 `- f: ^' [3 x3 b( Q, h' e9 U" [6 p% p0 u" U! V* N( s, [2 [
    xx=A;
    5 K8 v4 R3 `, c. U& ]) k" C$ ~1 n8 }, q) j5 ~4 i
    clus=4;/ I3 q4 O$ k, x

    ' o: J  f0 ~- X# ?[idx,c]=kmeans(xx,clus);! i* Y( j* y/ H) T- _# T

    ) O* L: p  M/ S3 ]8 ?cc1=[];
    * W+ d0 \8 w% N) Z- u, {: [) u2 K$ W0 u2 ]
    cc2=[];
    ! z4 ^7 y: T- O( U+ S; E9 i6 s: g; }! z. W
    cc3=[];
      C, X% O5 y( l) M( f: h7 P( X  r$ O) Y6 O
    cc4=[];
    ( B, r0 Z: a5 q, @( k9 C' w( W+ F, v- v# q/ k) s  C& h
    [n,m]=size(xx);
    ) u' Q2 @5 v# t9 u/ k
    2 F- C# ^9 R4 h/ Ifor i=1:n
      u3 {1 t: T  C1 k' g" F7 l9 m, d  t
    * m3 ^9 y, l3 r    if idx(i)==15 M9 T9 y$ c9 u! J! g3 F
    2 I$ G- |( T# K+ N' r
            cc1=[cc1;xx(i)];
    3 p* J! Q. B! n) H9 T  L3 \' k$ U4 e2 @) S' s4 [/ W9 z9 X3 c
        elseif idx(i)==2  y3 \4 o  W" e& e' }. l

    ) S3 g# K3 U0 g" D        cc2=[cc2;xx(i)];
    1 o3 V; R* A% r$ v- d0 W; S) t8 X9 m1 c: M
        elseif idx(i)==3
    6 F9 k# T3 o0 c) n
    " ?, s" \% l/ r# ~6 w! z  v        cc3=[cc3;xx(i)];
    - R" Q5 [7 y% O( F) r: ?. E, Y- ^- @- ^
         elseif idx(i)==4( b7 d. f4 |" v& Z/ l! ^. b
    0 {( L+ ^8 @3 }' _
            cc4=[cc4;xx(i)];
    1 Z0 M8 e8 l# u& j$ b7 z2 ~+ o: [* E& R- T5 ?' |+ {
        end
    0 `( u4 X& j5 I: }( \
    , N/ ^5 O$ C+ ^6 E8 B- h/ fend+ T  p8 l/ k0 h0 {/ D. ^

    2 j! y* z  x: b' K1 \3 g+ v& h. Jdisp('第一类边界')! w2 @* `6 A2 C) v$ M  L

    5 K  P& {0 @4 I- M. k/ g$ G0 U[min(cc1),max(cc1)]6 H* w5 p$ G1 M0 t+ o  a) Z4 o

    ; ^" s# m: y8 A3 W$ Q7 Y, Ndisp('第二类边界'): d& B! S. O  I! J
    . t7 Y2 M$ C4 n* c" n
    [min(cc2),max(cc2)]) C  b2 {7 Q% ^# R

    8 _& n& |4 P5 w. d+ m" z: S+ Kdisp('第三类边界')1 _2 v2 J$ z/ @9 i
    . G3 V/ u+ [' ^6 T; L# v5 k
    [min(cc3),max(cc3)] ; R0 Y! N. C! T) Y

    & \( T( Z( T. |: j0 f/ @' o5 [& T2 Idisp('第四类边界'): S2 y; o/ r- z' i, W$ a3 @
      z9 m* @  j1 [7 p9 m
    [min(cc4),max(cc4)] ' t6 L' u2 p" F, Q

    ; y+ L2 Y* X. C5 L& }- [# Rdisp('四类中心')
    & R+ e  J/ Z/ Z! M* q3 G+ F7 R- \9 [) K
    c. W+ D$ m4 Z& E( Y: m
    8 n' n2 o+ P1 f# M/ u. _" Z
    h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
    ; {' U5 R+ R; T4 E
    4 x# ]- }2 ], a2 @* x) Mfor i=1:n+ ]9 N0 b4 |3 D+ o2 g4 U% ]- E

    5 h7 C1 \, T5 @7 r3 U    if idx(i)==1
    9 h! M1 [: a3 ]( Q  t, p3 s% @# b) a- V: L6 k" n
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
    0 C5 m* ^+ ~" q- U7 L6 D
    7 O5 M2 m- R: K8 h# x    elseif idx(i)==2" N5 H  \1 L2 f. e
    * E( ?3 C: Y4 Q7 m  f; q6 O+ Y
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);
      t2 Y# F2 B" ~# I# t* ]4 V7 o; l! D) Q0 o  a: w/ P
        elseif idx(i)==35 z; ^6 |( z. _8 I( l' V

    9 |* W# |# I% B) k        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);3 O. o9 N9 b+ ]) i9 p) t

    7 W( w. c2 H) K" d$ i+ n; X/ g- B8 e    elseif idx(i)==4& f/ p) |& e- H% }" r
    # J" b0 a( Q) {4 W1 j; U
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);
    0 E2 S  x9 a$ P+ \( |7 \7 |1 }+ i( Q; G8 T$ A
        end# M. e- t! ]; n4 k: |
    7 C7 n/ i4 k, n. a% P
    end
    9 N% b; n  d( E9 N' x9 K$ k' ?2 A6 r; U0 M. m
    ylabel('一维样本数据值'). f4 P- Z8 D% v1 ~5 W

    6 H4 L4 O3 F6 n/ S1 b' p  [xlabel('样本序列')
    1 h, x& X" Y' m/ d+ I6 f" G2 ]: v) c
    . D* n) }) ^; N' w* s8 Z9 }; O  ^% S/ `* V2 U0 ]. b

    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

    . j. {/ s* v# K; H/ L; p. f
    ————————————————
    ! O" x& y8 A4 O$ {; U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。
    7 L/ \/ t" W9 B# ^9 e/ |6 s* e原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
    : E' T& S# X% s2 l; ?0 t" p) @
    $ q% e' O0 D1 V0 ?3 v/ P. {5 o; ?0 ]" \2 i% |% r$ [0 W
    " M- s, Q) U( Z3 F0 E. ?0 b7 Y

    4 p; K5 _9 w+ H1 ~4 E) a5 U: a! i" P9 `& V& x& \/ g: K

    - t+ O% A" Q6 V* }$ @" x8 O* [# X# J3 z& S1 o
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