数学建模数据分析资源优化

哈工大数学建模数据分析资源

数据分析资料：- 模型建立与优化- 统计建模与分析- 数据挖掘与机器学习- 时序分析与预测 帮助学习和提高数学建模能力

算法与数据结构 16 2024-05-25

哈工大数学建模数据分析流程概述

六、哈工大数学建模数据分析的主要步骤包括：1、选择与聚类分析目的密切相关的变量，确保反映要分类的特征，并在不同研究对象上显示明显的差异。变量之间的相关性不应过高。2、计算相似性是聚类分析的基本概念，反映了研究对象之间的相似程度。聚类分析根据对象之间的相似性进行分类，涵盖多种相似性测度。

算法与数据结构 11 2024-09-22

哈工大数学建模数据分析材料的证明

可以证明：总离差平方和等于组内离差平方和加上组间离差平方和。定义T为总离差平方和，PG为分为G类的组内离差平方和。

算法与数据结构 13 2024-08-17

定义分类的损失函数——哈工大数学建模数据分析资源下载

2、用b(n,k)表示将n个有序的样品分为k类的某种分法：定义这种分类方法的损失函数为

算法与数据结构 10 2024-09-14

空间的收缩与扩展哈工大数学建模数据分析资料

2、空间的收缩与扩展包含两种系统聚类方法A和B。它们在每一步的距离矩阵分别为Ai和Bi（i=1, 2, 3…）。如果Ai>Bi，则称方法A使空间扩展，方法B使空间收缩。3、方法的对比包括短距离（D（短））、平均距离（D（平））、重距离（D（重））等。当D（变平）时，方法的效果将呈现变化。

算法与数据结构 15 2024-08-21

哈工大数学建模数据分析资料-有序聚类的详细步骤

有序聚类的步骤如下：设有序样品x(1),x(2),…,x(n)，定义类的直径为某类G中包含的样品与该类的均值向量的距离。

算法与数据结构 12 2024-09-16

二维插值方法详解-哈工大数学建模数据分析资料

二维插值的定义第一种方法是通过网格节点进行计算。在给定的数据点(x, y, O)，通过插值算法计算中间值，从而获得整个区域的近似值。这种方法在数学建模和数据分析中广泛应用，能够有效地处理各种类型的数据。

算法与数据结构 12 2024-07-17

哈工大数学建模数据分析资料可变类平均法的应用

在可变类平均法的递推公式中，应当考虑Gp类和Gq类之间的距离问题，特别是引入了D2Pq，并加入了系数β。

算法与数据结构 10 2024-10-15

美国数学建模竞赛中的数据分析

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年吸引全球学生参与，提升数学、计算机和团队协作能力。C题通常关注现实世界的复杂问题，要求参赛者利用数学模型分析和解决。美赛C题数据分析涉及各种图表如折线图、柱状图、散点图和饼图，帮助参赛者理解数据分布、趋势和变量关系。数据集包含丰富和复杂的信息，涵盖多维度数据，需要深入挖掘。2018年美赛数据反映了当时的社会、经济和科技问题。资源文件可能包括CSV、Excel或文件，参赛者需进行数据清洗、可视化和统计分析，选择合适数学模型如优化、仿真或机器学习，实现解决方案并解释结果。

算法与数据结构 16 2024-07-16