查看: 1590|回复: 0

数学建模程序

[复制链接]

字体大小: 正常放大

浅夏110

542 主题	15 听众	1万积分

TA的每日心情

	开心 2020-11-14 17:15

签到天数: 74 天

[LV.6]常住居民II

群组: 2019美赛冲刺课程

群组: 站长地区赛培训

群组: 2019考研数学桃子老师

群组: 2018教师培训（呼伦贝

群组: 2019考研数学站长系列

电梯直达

1^#

发表于 2020-5-19 09:36 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定

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

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','C75

84');
A = B;
[I,J]= size(A);

for j=1:J
for i=2:I % the 1st row does not contain NaN
   if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
   disp(['(',num2str(i),',',num2str(j),')']); %如果是NaN类型则打印该数据在表格中的位置
   end
end
end

python实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))

# Make a few areas have NaN values

df.iloc[1:3, 1] = np.nan

df.iloc[5, 3] = np.nan

df.iloc[7:9, 5] = np.nan

print(df)

print(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
print(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]]) #打印缺失值的列

2.异常数据查找

z-score标准化(matlab实现)

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');
%将数据z-score标准化
A = zscore(B)
disp(A)
%获取矩阵的行数和列数，m为行数，n为列数
[m,n] = size(A)
for i = 1:n
%确定一个阈值，用来判断是否是异常数据
if abs(A(1,i))>2
      disp(['(1,',num2str(i),')'])
end
end

二.聚类分析

1.一维数据的聚类分析

参考博文：https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html

matlab实现（参考博文：https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html）

clc;

clear;

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

A = yw_data';

xx=A;

clus=4;

[idx,c]=kmeans(xx,clus);

cc1=[];

cc2=[];

cc3=[];

cc4=[];

[n,m]=size(xx);

for i=1:n

if idx(i)==1

      cc1=[cc1;xx(i)];

elseif idx(i)==2

      cc2=[cc2;xx(i)];

elseif idx(i)==3

      cc3=[cc3;xx(i)];

   elseif idx(i)==4

      cc4=[cc4;xx(i)];

end

end

disp('第一类边界')

[min(cc1),max(cc1)]

disp('第二类边界')

[min(cc2),max(cc2)]

disp('第三类边界')

[min(cc3),max(cc3)]

disp('第四类边界')

[min(cc4),max(cc4)]

disp('四类中心')

c

h1=plot(xx,'w');grid on;hold on;

for i=1:n

if idx(i)==1

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);

elseif idx(i)==2

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);

elseif idx(i)==3

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);

elseif idx(i)==4

      text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);

end

end

ylabel('一维样本数据值')

xlabel('样本序列')

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