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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
' D l" H) v2 \$ x: t; SB = 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');2 k9 L1 d# y2 [; J
A = B; m Q* Y; K. _, c x% P
[I,J]= size(A);
1 l, l; M) [0 o6 B, F0 e) D _6 X, ~$ D. ?; m# u: o
for j=1:J
v2 ~$ o. b1 _ m* K9 ~+ _ for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
: }( R0 O2 R/ J% N if isnan(A(i,j)) %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
4 H+ H5 V1 C6 S disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置/ W! j% o8 z: ?' F- W
end 3 d5 u1 ^" x6 J. M1 c& u
end/ {1 J S o7 j% m8 D
end
6 |3 W3 j8 X8 E% T7 [3 o8 R1 \# M( X _9 `' V
python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
5 W, ~) p/ I m
# w% H- s9 c/ Z+ V+ _/ B2 t% j9 Fimport pandas as pd
# m7 }8 P8 w/ s; \
5 S) | C) W e$ |import numpy as np
` w% T; U; G$ `# `( S. P
1 T5 L5 k$ g' a' h! h9 N5 p9 d9 J5 tdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
; D' s g$ ^$ p; T3 {$ J$ Z. g2 J# v: B/ h
# Make a few areas have NaN values
$ ]+ ]; \+ L6 \1 J( i1 Q; [& y: ?
5 a/ s; n" ?$ \5 C P( t* R4 |0 {df.iloc[1:3, 1] = np.nan
- l: i: l9 h" c, K% L( l, N' T1 f" g, x
df.iloc[5, 3] = np.nan D o J& Y9 R4 S, H
/ X, ~# P- P2 K6 W# s* R( y: R
df.iloc[7:9, 5] = np.nan, F) ?- C+ R; S: a0 V2 c( e
: q& v) t6 O7 l
print(df)! C8 m& V H' o$ x, z- R" j1 k
, y- [' \. K' H( K% vprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]]) #打印缺失值的行
9 N) g- ]; u/ `/ e3 Eprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列/ ?" J: H# j4 o/ P1 n; Z$ I
! P: O2 Y6 V& d9 ~
2.异常数据查找 z-score标准化(matlab实现) % P3 ^ e3 s4 {/ W1 `& u. t3 U
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');4 e; R! V! ]# J) ]
%将数据z-score标准化
0 U$ D6 u+ }3 G* v x) YA = zscore(B)
- Y" X5 F1 n; Xdisp(A)2 w. H4 Y7 m! Q
%获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数) a M1 T' _9 C
[m,n] = size(A)- ^" r* e/ ]( D+ C8 o5 y
for i = 1:n
; n$ d- P/ f2 e- m$ p% d %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
" g9 r$ {! P3 T# k; D if abs(A(1,i))>2
. f \6 B( W4 D4 j0 w disp(['(1,',num2str(i),')'])
* z0 c+ S# L6 @% E8 J5 x end+ _: }- d5 [6 p4 U
end: N, r4 N8 Y* E! O) n! v9 f. D
- X! U: ]" S% m1 f9 w) L二.聚类分析- B$ F# q1 L. E$ Y: w+ u! ]
- P% w6 A- x1 }7 v; ~2 ^6 L4 M
1.一维数据的聚类分析
& q. A- u4 ?3 ^& W3 y' @0 [0 c; m4 q0 j
参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
( M9 ]3 U8 G! w: U& O* K
, e! A; z! r" n$ ~" {' t6 I3 a1 smatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)0 V" Y8 M+ ` m( `
5 j2 v" e4 B& E2 k6 |; Zclc;
$ I$ p: |+ Y" d& y. H
" `) C; M, S) O# oclear;7 g, U. q+ o) W9 {9 m4 y0 H% W! o" J
. I; d( f% X7 B, c1 e- r7 Q6 Qyw_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
: s$ @4 {1 Q/ o. R( |, \$ ~9 V/ a" q* g7 H, F/ K' _
A = yw_data';- o! r+ _" C5 G i) S
8 q6 j6 X! P8 V# E# W [xx=A;
! n+ L" t+ w0 r6 ^3 U [
. c% v/ l) ?7 Lclus=4;
: V+ |$ {- ^2 Q# M9 D% o E/ ]6 l) j8 o L
[idx,c]=kmeans(xx,clus);: f5 r+ J! I" B' A5 A) D
* t2 n. Q1 R# U* [, A$ R. Ncc1=[];
+ \# n4 A. }- V1 |% G6 q7 t
7 m+ Q5 F+ J8 k4 b% ]cc2=[];
7 Z5 A0 X# w9 C: x( ]" M" V8 A: D
: m8 E. U. u0 q3 p6 j' \cc3=[];
# f& G. r% y4 V1 A _2 m+ H" a+ n* T) [, _7 ~2 t
cc4=[];
& ?9 ?6 e& y* A& [ `) I6 a+ q8 R
3 j8 R& J* o. y" [+ E, H# B* L[n,m]=size(xx);3 N- m" w! Z, K
) S& K& z/ c0 J9 Vfor i=1:n
3 H) E8 K( n* v6 m& S/ f, X1 q9 a* R) Q3 n
if idx(i)==1
8 ?( V$ }; H' R3 n" f
" j3 Z' t2 @# F! A6 f- p: u3 _ cc1=[cc1;xx(i)];
: H- \6 y/ {" H
' O4 B$ C0 J7 T2 z$ u# {( | V elseif idx(i)==2! N! Q6 ] `2 u4 k4 W% k \
. ~- m. r: \' B+ ^4 W/ B" q& M) ^ cc2=[cc2;xx(i)];
5 e: J4 V2 q) G' p4 x! g* e; m5 S& [# b4 n t) S7 |5 U
elseif idx(i)==3- M" {+ C6 z# W5 q
0 w1 A. k( s" }# W- B- A
cc3=[cc3;xx(i)];
: W* q5 b* h# @2 X$ W M! ]6 B! z) Q% ^2 H- q, P$ {
elseif idx(i)==4
9 O, W) `4 D) h" k9 G3 f5 i2 B5 O6 Z# T& v/ J6 ~3 }# A! e
cc4=[cc4;xx(i)];' d7 O+ k6 P2 A$ L, U! S7 \9 _" S
& \+ P5 R% b0 m! Y0 t end3 B0 ]: ?0 ~+ X
# D% q) t( h5 U* Oend: x# d/ `* b- l I% C
' f5 F W8 y. N8 tdisp('第一类边界')
% V. F, K9 ~9 a
+ ]4 @- ~( e) E[min(cc1),max(cc1)]- m- \5 r4 b1 B, C
+ F0 c. t6 I" w- qdisp('第二类边界')) @( }4 v* \2 J' U" ?
- S' t8 R6 |* U, K% f, j( u
[min(cc2),max(cc2)]# W/ v% P. W F; N B O
/ @* e0 ]$ n% k4 A3 e+ N
disp('第三类边界')( Z7 W: {1 H8 {4 [, M% m1 I* q
: {! _6 n$ g$ ^ X[min(cc3),max(cc3)]
# i% P, e, k" W/ p' z, s1 k& [) F
) {9 U5 i0 X* odisp('第四类边界'): b2 p% o; R: Z( w* t0 H" s. e
& s1 } ?- U2 E# D8 H/ r( y[min(cc4),max(cc4)]
2 V) y+ }7 s# r4 P+ O
& ?; c+ k0 ]5 d8 h8 X& }( Odisp('四类中心')1 y9 T$ j& c( a. }
& s+ h) I3 s- X1 L
c6 {0 R$ F! B& l7 Y* P: W
6 P$ L @+ e+ P% n; }0 |h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;
6 Z; S% r# ~" f3 w
5 \8 t( d' x, |/ Yfor i=1:n7 [- e& W4 u1 Z/ S3 V
+ y8 k. h, n" f6 w$ ~9 Y if idx(i)==1$ J- K# a( X3 o& Z1 B8 F, H! U9 O
' Q9 N% ?8 C2 t) Z; V9 o8 D
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);
( y* ~& |' _" q0 U+ j: |/ u. G5 K" k J
elseif idx(i)==2
( A& U2 b2 g" a% R6 G4 t" `4 i5 Y5 n
6 p9 d3 O4 a/ F X' A4 v2 F' w0 G text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);0 ~- [5 L" s8 j4 e1 K
5 e' {& v$ r; u, z- U8 b0 N8 @/ G
elseif idx(i)==3/ ?: `9 J0 k5 a0 U% \1 a' J
2 R- D' r1 g/ |5 a& ]; x: p9 ?
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);1 j, P# E0 w, C
+ B9 F: ~6 q" `7 a
elseif idx(i)==4
$ N9 n4 G$ [: f5 B$ @; F1 s3 U) e5 V+ c% q
text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);5 {2 V0 S, ~# I7 U
1 T. ]% V# G3 E% N) r3 g
end
5 ?- A! b" f7 `8 R3 b3 d7 E+ E9 {1 v# B% @: N6 h0 W' C
end
1 c$ k, v4 k$ M! j1 `! s( _7 ?# i$ \4 [2 J9 D6 D
ylabel('一维样本数据值')0 M' m% p! b8 t- j5 g. g0 |9 x
/ [& ~( K5 v7 j! h) x
xlabel('样本序列')# M2 v2 C* X& r
& T$ s6 i7 J% c; F6 h
0 K3 }( j" X0 b6 M O* E4 b& _) H) o2.二维数据的聚类分析 参考博文:https://blog.csdn.net/zpp1994/article/details/53456306 https://blog.csdn.net/wys7541/article/details/82153844
/ _2 W. p7 p* F0 d———————————————— H, h( [; M* q3 n' w4 u
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% b3 w! ?8 I0 |2 }* @4 ^% `原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/98181621
& u: O( Q _: Y8 t% V
) q4 M. Q& I, k. K: V% _ v s O m, a( B3 V9 \
5 f5 \6 E3 ]+ w2 E! S: A* ?. M! J: I; q1 p' S& l
' Q2 E; b- _6 D
7 S: j! m4 a0 } x! s$ t! _" @" S7 s
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