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[其他资源] 2021年研究生数模B题论文记录

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    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

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    发表于 2022-9-5 16:31 |只看该作者 |倒序浏览
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    2021年研究生数模B题论文记录
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    2021年研究生数模B题论文记录
      l3 u, B9 Y3 U6 K( j2 N/ z# r& X1.常见数据处理方法:% W0 ?" @. [. t5 P; c# f
    2.相关性系数选择
      [( y$ |# f. [) ]; T6 v3.聚类算法( [/ E! H1 ]# z7 {  f* a3 ^( i
    4.一种数据降维方式
    ! e# k' I* i5 W( I( K7 c! h5.预测模型0 [7 z+ r/ O. q& ?9 ~6 T0 ^
    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
    / Q6 ^6 z& @5 m9 W
    - h0 i7 g/ `0 r# \# S9 X1.常见数据处理方法:* ?" [4 U# A' h3 |# ~
    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7 q3 z0 o9 X+ x) X
    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:
    2 x) K$ U+ E# ]/ s+ s( ]
    / W* Y% N# l1 }7 J7 j8 r6 v2.相关性系数选择0 S$ e1 o4 r1 s% f: N! j: x) F1 H
    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# W: [2 n6 E  K$ h  m
    3 k7 M0 ?$ s* q8 u3 f8 h+ i' ^4 S5 [
    5 Q/ P$ ^6 M- F

    # \+ ^4 u1 o" l. V1 T3.聚类算法
    & r) D) p! H. F; b文章中主要提到了两类,基于EM的GMM聚类,K-means聚类
    5 a8 ]% O' a1 W  QK-means聚类算法
    3 A; m; r( s. N" S, FGMM聚类算法
    & f; g- V. B" T- E6 G" M4 V9 @3 G0 h2 m9 }; ?

    * y& g7 L- I) X' D4 P1 v, ~7 g. K, |" d+ S2 X
    4.一种数据降维方式' N. q( ?7 ^0 t# k# C# p8 K# X
    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
    ; R$ ^3 v7 j, g8 _# @) Y
    ' Z/ G+ x$ e; }& N' a  ^! l3 ]
    + H+ v) P9 E+ a! A" c* n5.预测模型
    3 q+ X  j) k  P  O& f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( m& s- b, ?3 d& r) ?% k

    ) i7 F8 y8 z& ]  ]  n
    & U5 n( i* m2 B2 ~————————————————
    " _) B. t% v6 P) S! P版权声明:本文为CSDN博主「Philo`」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。) F1 ~5 `: R/ _
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_44864833/article/details/126650997
    ; f" {' n& ^6 v! ^8 e
    ( s6 @4 y2 i6 c' _  Q1 X' V' q& k0 L# ]/ C2 R" f, W7 _) ^
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