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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


    ' 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','C7584');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) o

    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


    / _2 W. p7 p* F0 d————————————————  H, h( [; M* q3 n' w4 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。
    % 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
    # C0 N* p( C0 @/ s) o
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