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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


    & q2 p9 y5 s0 qB = 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');, D9 p) ]6 y! t% ]6 H
    A = B;
    # y7 {9 k) a, ^* }3 h[I,J]= size(A);# m( _8 a9 s; x, o
    : X' }" R1 b# R* G4 u0 F
    for j=1:J0 |1 z2 x; N1 M7 B" d
       for i=2:I % the 1st row does not contain NaN) Q6 Y( N' J3 k* G3 z+ G" @0 B
          if isnan(A(i,j))  %通过isnan函数判断该数据是否为NaN类型
    " \8 x2 @) m! `       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 ~9 P; Q% `& z7 c9 L0 ]/ S2 x
          end  ( o/ J! B1 a3 e. w$ L" T+ y# i. \/ q
       end
    ! U: J* V. x7 O2 K1 c1 lend  T8 L  B- W, ~. P, ]0 x9 Z

    & @/ p3 d" J# z: `  Apython实现(https://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/77198503)
    & h5 b- o& d2 ^- I" a& G% }/ [+ x: d& I" z3 m, G/ h
    import pandas as pd$ a: B! ~  L/ j+ j* p5 z5 K3 U7 r0 G

    % m" R& H4 N; f( w9 timport numpy as np
    / a( P/ L$ x2 [* w5 Y& y" r; Q/ Y' B# f- M% w" q8 S3 }" Y4 Y
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 6))
    ( f9 a) q9 t, }
    4 n+ B& z* z' y  V5 b2 _" o: R# Make a few areas have NaN values
    3 {; K* i' D) z) w) i+ P5 N# C/ @) T+ W# G  h
    df.iloc[1:3, 1] = np.nan. E/ q9 M! |; ^! Y
    & R6 [# j2 d# ]! c5 Z3 R
    df.iloc[5, 3] = np.nan
    8 N: s0 r( S7 g; d! D, o
    6 W3 t* p  o4 ~. ]( m. p+ `; u' `df.iloc[7:9, 5] = np.nan
    - @7 S5 R. W! y- Z. a4 c# ^7 O5 N; ~: T* J
    print(df)# \  ~; j9 v/ {" K

    * h3 ]* Y9 e, b$ f1 v3 Zprint(df.index[np.where(np.isnan(df))[0]])  #打印缺失值的行
    % [/ N) j' R9 u; U4 U- x6 Jprint(df.columns[np.where(np.isnan(df))[1]])    #打印缺失值的列
    7 T, s0 H# o8 x- ]% C. y8 h" C2 a0 N
    - Y3 M) x( ^( C' o

    2.异常数据查找

    z-score标准化(matlab实现)


    ' Z- l' R* ~# t7 P0 m% pB = 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');: p/ ~# |- C7 x3 ^% M( D
    %将数据z-score标准化
    . r# F8 d. L8 K$ k: W/ wA = zscore(B)- R3 t( F4 k6 _6 c2 g. T+ C
    disp(A)" Z' m) m) n5 f8 Z6 s) n, V$ J1 X
    %获取矩阵的行数和列数,m为行数,n为列数0 u% N  m7 ]; w& A
    [m,n] = size(A)# `0 I! y' |: S6 i. {& ^" X
    for i = 1:n
    % E+ }& ~- K8 b) K# H: |7 T    %确定一个阈值,用来判断是否是异常数据
    * n$ u, X. R9 ~8 i! c0 \. K) U  s    if abs(A(1,i))>2
      }* w* h& X4 ^( _        disp(['(1,',num2str(i),')'])
    & I* F; u5 {# H: a- I& U! F    end
    ( t% w1 m0 ]  E, h, v1 y- F: Aend5 \$ [9 t! v& ]2 m, N" D

    % m8 v7 N' O4 ~7 @. b二.聚类分析
    , l7 K0 p9 U, o  N" `6 u
    3 g3 F. d8 n5 j+ A+ }1.一维数据的聚类分析! z' o& s8 j# N2 r

    7 x5 V- g/ f$ ], i6 p& S6 C参考博文:https://www.biaodianfu.com/clustering-on-a-one-dimensional-array.html
    # i+ P: ]$ @9 {$ G  f
    . {5 x+ w( p$ o9 I* P7 L0 zmatlab实现(参考博文:https://jingyan.baidu.com/article/0202781154d7ba1bcc9ce5f5.html)
    ( C2 U# v+ ~& S- M1 ]% E% E
    ) V6 S7 c% Q: Q# J* A) iclc;
    * L+ w, v2 B8 s3 w4 f8 g6 |9 |  K8 M& e+ [  e0 C5 a
    clear;: ?! s) G. D  I. r

    , q& A  i' ?9 G# T& C; r& {& kyw_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+ g0 v7 {; i+ G
    7 O! T9 M- ^4 j8 o( u5 e
    A = yw_data';
    9 L  q- N& o: \7 k9 d# V, R7 U! o" `: s& s- r; g" G$ T0 t
    xx=A;6 W7 c; I- T) ]  q' O: m3 Y5 B

    ; m: W6 a6 g9 {. G/ cclus=4;
    * n% @! B5 w; t5 ]) \3 q
    , L$ n4 `/ F, H, J+ p6 o! C[idx,c]=kmeans(xx,clus);
    & G- G3 `6 g' r2 }5 s/ J+ f
    8 Q: X( Y. d4 I9 w4 |: c0 i2 T# {cc1=[];# T& c  i$ }; a( j5 ]

    : }+ C/ o4 m6 K8 K9 {+ acc2=[];
    7 _# m' C& J, x1 W; R$ k
    & D# Y# O- A) d( U7 ccc3=[];) M+ k6 M4 k- ~( H* w
    3 A& Z: a5 l+ H. e; T3 w7 f& K
    cc4=[];
    ' n/ o; ~6 u! G2 s
    1 `5 G  i2 ]! n[n,m]=size(xx);
    $ k6 t+ q" O* Q  ]% ~$ t" n
    8 Z! {; `3 g. x8 ^. M( w5 @for i=1:n) Y. r% j4 {$ v1 R4 M9 Y- R
    # m% g; Y+ v$ m9 E- z
        if idx(i)==1
    - }# v* G: r, f. k3 k5 q5 w1 L- |1 d1 P
            cc1=[cc1;xx(i)];& K4 P9 W0 D/ E, N1 |5 Y
    8 a. R( P1 G+ R6 x2 M! }
        elseif idx(i)==2; |" D- Q$ P( s5 X3 d7 \4 v
    3 ^$ v4 f* _! ^
            cc2=[cc2;xx(i)];
    , w0 J6 ~8 y* r- I3 l2 H
    1 q. P% Z- C7 w6 k6 N6 U9 m    elseif idx(i)==3
    ! ^' b' F/ e  Y/ P- k7 U! X6 d7 d& i; ]% u% f7 L
            cc3=[cc3;xx(i)];' d: D7 I) s6 {2 Q4 I% c2 L  T

    5 g8 |) ?4 L( p; \) Z     elseif idx(i)==4
    5 B8 r2 ?5 q+ m" y; G1 _. F! C; e+ c7 s% {+ e, B$ _0 H  p
            cc4=[cc4;xx(i)];
    8 e* m4 R. @/ @- d
    4 e5 B9 b. j# d+ b0 A0 M    end% m' \; Q8 N! c& x' E3 W
    + t! \% a- {: g
    end; f) b* G& ^2 r+ J! _# ~

    5 E" [. _* A" bdisp('第一类边界')2 T1 `0 Q: x( `
    / ~7 J8 n3 t6 V& i8 X$ z2 z( B
    [min(cc1),max(cc1)]
    0 x$ w" w0 \5 ~( X" \  K* q8 q4 C9 t& K9 R( q; X; _  l
    disp('第二类边界')
    # X8 D; ~) l9 p5 Y+ j$ [# R2 N* t  C$ C4 B$ V
    [min(cc2),max(cc2)]
    8 m. `8 m3 R; w6 }* W$ W' [
    * J0 |! P, v- Q$ kdisp('第三类边界')
    4 S+ [4 l0 ?* h6 j) Z* g2 Z( Q$ e
    [min(cc3),max(cc3)]
    / E8 \; D1 S- O; ^( [; z& w4 m/ b$ r# K- o
    disp('第四类边界')8 G7 W; r1 }5 L
    ( f6 |- O# q" m: X0 i: m* A
    [min(cc4),max(cc4)] ! f+ M$ }5 w, h/ }! P; n
    5 @% P* h- d0 {
    disp('四类中心')% C7 s! X/ o( \( N- G
    6 \8 \$ v" N8 R* }: H
    c0 O9 p- l/ o2 g9 l( E5 Q9 ]" b

    : g/ `- Y& E- k% c1 }) [. }h1=plot(xx,'w');grid on;hold on; * S* ^4 ~  H4 ]9 _7 N

    3 j6 D4 M; w5 q, s7 I0 W2 pfor i=1:n
    / M4 W4 j+ \: T' C
    0 ~% W. v! @9 t4 k( N    if idx(i)==1
    : |1 {2 w4 A+ n0 W9 s0 b% q! B1 q8 s& f
    - s5 s! r/ i2 o( f# v        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 0]);! h! }$ Q5 _4 V9 J. ^; Y
    $ Z9 [" ~! B. K/ }- j
        elseif idx(i)==2
    ( n0 F6 @$ `, I9 \
    9 T' Y+ K) ~; [        text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 1 0]);' ~$ P6 q% E4 c: ^1 I) K% J

    # M# s, r. m9 R% C% |, a; W5 v3 g, e    elseif idx(i)==3
    ( j( X" D4 n7 ~& L( k1 @$ T# E5 C
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[0 0 1]);
    ) x# i1 G9 \. S( ~& O& c
    $ Q  T, v( r, d! K4 @" S$ i+ j    elseif idx(i)==4) }, y5 M/ [! L, ?4 ?8 O
    7 `( a1 R6 r2 J8 ~. u7 @4 P- |$ I
            text(i,xx(i),num2str(idx(i)),'color',[1 0 1]);5 _4 h8 G3 p6 H# A% c( Z

    / m3 y) l& {; K9 i    end
    . P+ D" r& ]  t  l0 ^; _9 l
    4 o/ T4 x% R, u0 kend# x9 a" |3 Y2 T$ q+ I
    ' |6 z3 y; E, j2 W( O% \
    ylabel('一维样本数据值')2 Y& C7 \5 A" b8 R- L5 L8 t
    * |' o$ _" g/ ~  T
    xlabel('样本序列')
    : {; n- ^% R+ J3 m( t
    ( ]( Q3 d8 z/ m) O7 w5 @1 Q( e5 \' i6 W5 S" d

    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

    5 O2 t. s8 Q! |. _
    ————————————————
      {. @# a3 S0 p8 p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。
    ) y  x6 G- m  `- E& n& S原文链接:https://blog.csdn.net/machi1/article/details/981816215 g% F# r% U# ?4 b' N5 r. T% w' d
    $ m* {6 l. T6 f9 I$ W1 `
    % k8 m: l4 I' b( D0 k. l  g
    + w# o' b' `/ r# E
    7 k' m% Y( ~( n

    9 }; N; x. W+ K2 d9 ?/ b  W1 A. H8 \: w! Q  i) c3 x8 |) R6 X2 S8 ^
    , s/ G& q; u, Z9 f# q9 c2 H. j
    zan
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