研究生数学建模基础算法详解

这是一个非常出色的数学建模案例，对研究生们来说，观看后将会有相当大的收获。

2007年研究生数学建模大赛的竞赛题目和出色研究论文，可作为学习数学建模和Matlab的重要参考资料。

2018年第十五届“华为杯”中国研究生数学建模竞赛A题试题。

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

首先，快速了解常用技术（分类、聚类等）。其次，选择一个课题。在研究过程中，深入了解所选技术的算法和应用。此外，关注数据挖掘的交叉学科性质，结合统计学、机器学习等知识。最后，注意及时与导师沟通，及时调整研究方向。

第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

这款毕业设计参考程序提供完整代码及运行程序，是一款高效的研究生信息管理系统。

数学建模领域的学习，理解和掌握基础、技巧以及算法是至关重要的。这个资源包含了三个关键部分：“数学建模基础篇”、“数学建模算法”和“数学建模技巧篇”，帮助初学者全面理解数学建模的过程，并提升解决实际问题的能力。基础篇涵盖了数学建模的基本概念，如模型的定义、分类以及建模的过程，同时介绍了如何选择合适的数学工具，如微积分、线性代数、概率统计等。算法篇深入探讨了各种用于建模的算法，包括优化算法（如线性规划、动态规划）、统计建模（如回归分析、时间序列分析）、图论算法（如最短路径问题）等，以及现代数学建模中的机器学习和人工智能算法。技巧篇则专注于提高建模效率和论文写作能力，包括搜索和引用文献的方法，团队协

本项目汇集了2004年至今的中国研究生数学建模竞赛获奖数据，并使用R语言进行数据处理和可视化分析。起源于作者和队友在2015、2016、2017年的比赛获奖经历，探索获奖者的省份和学校分布情况。2018年，作者在台风山竹期间重写了代码，并持续进行每年的更新。2020年新冠肺炎疫情期间，作者受Hadley大神的影响，进一步提升了代码质量。