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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
2021年研究生数模B题论文记录
- T+ a' ~; T6 D6 w) m5 l
' N5 H: H, }) w7 l& j! H# o. W. I2021年研究生数模B题论文记录. N$ e1 u: B+ D4 z/ m) a
1.常见数据处理方法:1 ?6 F; j; ^, X6 l$ k
2.相关性系数选择, q3 u [5 z6 h
3.聚类算法7 s+ X8 X3 ]8 k0 H+ q" f/ o7 x
4.一种数据降维方式7 t- S: ]& O4 F! n4 n& m
5.预测模型* N% {* T0 D# ? @9 E! d8 ~
文章来源 2021年全国大学生研究生数学建模竞赛优秀论文集合,B题,文章编号:B21100130067
/ ^3 T2 B3 `; ~
/ J4 I* l2 g, T& ?. L! H1.常见数据处理方法:( n3 O& h, e. @; `' b0 d
针对缺失值,文章使用的是拉格朗日插值法,相较于平均值插值法,更加适用于有时间序列性质的数据,同时插值后的数据属于预测的一部分,文章中的观点是保留小数
, m" j' C; p% i1 j+ c6 Q1 M针对异常值,一种是不符合实际意义的数据,需要通过文献查找进行删除,一方面可以通过箱线图进行判断,也可以使用3σ准则进行判断,3σ准则解释:. N5 } E) `$ j3 K$ H3 p; k
4 H8 A; P- S) y* h0 e6 I
2.相关性系数选择; ^, C- H5 l( L6 F
常见的有三种,皮尔森相关系数,肯德尔相关系数,斯皮尔曼相关系数,知乎解释2 n' ^1 v9 v2 ~( J6 p5 X V" t
9 q" A$ Y& E& c
5 |9 u, g+ C: q( `* {+ s+ m/ m7 U I7 {+ L$ L$ r# B
3.聚类算法9 Q2 j# K% w0 X1 X9 E& B- v
文章中主要提到了两类,基于EM的GMM聚类,K-means聚类
0 f0 M x' k& M9 qK-means聚类算法
9 B! r: v( b! `GMM聚类算法
( e6 C' _0 x& e7 N' _
8 d2 |: W5 |7 E/ M- o9 C7 c9 S' T6 g! J7 n. v
: E7 |- d4 v+ ]* e A" I( e' a4.一种数据降维方式
) i, Y* P' y( E论文中提到的将22维的数据进行降维处理,判断降维后的数据是否容易进行聚类,进而推论出高维是否容易聚类,提到的算法是t-SNE t-SNE算法
0 q% S4 E- e6 B6 z9 \% e( k( N% K n* f! Q/ }. U. O* p3 r
- A4 N; p. ?5 A8 R7 j0 b
5.预测模型
5 Q4 V& V2 w) ~3 c2 t文中使用的是XGBoost算法,论文中的第三问和第四问都是用的这个算法,使用时候,作者将数据进行纵向合并,数据集划分等操作,同时由于输入的维度过高,达到22维,而输出维度很低,还通过了输入特征与输出值的相关性,将维度进行降低,提出相关性不高的特征,最后图像看起来很好。XGBoost算法讲解
; B- o( m4 }' {) D; t/ J1 Z
' d) q5 R* ^" a1 ^2 O1 h, Y2 I4 y* u' o2 c
————————————————+ E# T# O! e- }) {# S Q
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8 M4 l+ }( h( e原文链接:https://blog.csdn.net/qq_44864833/article/details/126650997
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