数学建模模型大全及优缺点解读算法聚类

1、距离聚类(系统聚类)(常用,需掌握)

优点

①将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类

②是一种探索性的分析方法,分类结果不一定相同

例如:主要用于样本数据的初步处理

缺点

(1)用户需要先指定K,但到底指定K为多少是不知道的。

(2)对初值敏感。不同的初始化中心很容易导致不同的聚类结果。

(3)对于孤立点数据敏感。

2、关联性聚类(常用,需掌握)

3、层次聚类,密度聚类(DBSCAN)

6、贝叶斯判别(统计判别方法,需掌握)

7、费舍尔判别(训练的样本比较多,需掌握)

8、模糊识别(分好类的数据点比较少)

预测模型

1、灰色预测模型(必须掌握)

2、微分方程预测(高大上、备用)

要求:

①无法直接找到原始数据之间的关系,但可以找到原始数据变化速度之间的关系,通过公式推导转化为原始数据的关系。

②微分方程关系较为复杂,微分方程的解比较难以得到,如果数学功底不是很好的一般不会选择使用。

③由于方程的建立是以局部规律的独立性假定为基础,当作为长期预测时,误差较大

3、回归分析预测(必须掌握)

4、马尔科夫预测(备用)

要求

1、一个序列之间没有信息的传递,前后没联系,数据与数据之间随机性强,相互不影响;(今天的温度与昨天、后台没有直接联系)

2、不仅要能够指出事件发生的各种可能结果,而且还必须给出每一种结果出现的概率(预测后天温度高、中、低的概率,只能得到概率)

3、一般计算状态转移概率,状态为定类(“畅销”、“一般”、“滞销”)

丰收预测,天气预报

与马尔科夫链预测互补,至少有2个点需要信息的传递,AR模型、MA模型ARMA模型,周期模型,季节模型等

6、小波分析预测(高大上)

7、神经网络预测(备用)

大量的数据,不需要模型,只需要输入和输出,黑箱处理,建议作为检验的办法

评价模型

1、模糊综合评判(经常用,需掌握)

评价一个对象优良中差等层次评价,评价一个学校等,不能排序

2、主成分分析(数据降维)(经常用,需掌握)

特点:

①将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法

②主成分保留了原始变量绝大多数信息

③主成分的个数大大少于原始变量的数目

⑤每个主成分都是原始变量的线性组合

例如:找出某个事件的前几个主要影响因素

评价多个对象的水平并排序,指标间关联性很强

3、层次分析法(AHP)(经常用,需掌握)

特点:①层次权重决策分析②较少的定量信息③多目标、多准则或无结构特性④适用于难以完全定量的复杂系统例如:做出某种决策需要考虑多方面的因素做决策,去哪旅游,通过指标,综合考虑做决策

4、多属性决策

特点:①利用已有的决策信息②对一组(有限个)备选方案进行排序或择优③属性权重和属性值为参考值例如:投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等

5、秩和比综合评价法(经常用,需掌握)

评价各个对象并排序,指标间关联性不强

6、优劣解距离法(TOPSIS法)

7、投影寻踪综合评价法

揉合多种算法,比如遗传算法、最优化理论等

8、方差分析、协方差分析等(经常用,需掌握)

方差分析:看几类数据之间有无差异,差异性影响,例如:元素对麦子的产量有无影响,差异量的多少;(1992年,作物生长的施肥效果问题)

协方差分析:有几个因素,我们只考虑一个因素对问题的影响,忽略其他因素,但注意初始数据的量纲及初始情况。(2006年,艾滋病疗法的评价及预测问题)

优化模型

线性规划

特点:①用于辅助人们进行科学管理②求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值③三要素:决策变量、约束条件、目标函数例如:工厂分配资源生产使得利润最大化

非线性规划

整数规划

动态规划

多目标规划

遗传算法

直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;

具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;

采用概率化的寻优方法,不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向。

全局搜索能力差,容易受参数的影响

模拟退火算法

优点是能很好的处理约束,

能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,

全局搜索能力强;

关联与因果模型

1、灰色关联分析方法(样本点的个数比较少)

特点:①少量的、不完全的信息②用于对未来的预测③能够处理不确定量,使之量化,并寻求系统的运动规律例如:在社会、经济、科学技术等诸多领域进行测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模

6、标准化回归分析

若干自变量,一个因变量,问哪一个自变量与因变量关系比较紧密

2023数维杯国际大学生数学建模挑战赛报名开启

数维杯已成为数学建模行业内仅次于国赛和美赛的的第三赛事,国内外具有较高的影响力。被众多所高校推广甚至列为国家级赛事选拔赛,国内外具有较高的影响力。

国际赛与美赛赛制完全相同,适合作为美赛前大型练习赛和选拔赛,比赛的题目均以英文形式给出,题目类型分别为MCM(A、B题,比较注重理论和思路)和ICM(C、D题,比较注重实际应用),各参赛队可从4套题中任选一题,要求参赛者提供英文的解决方案。

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1.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn“数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型,算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后,这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式,这包括: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx
2.数据挖掘常用模型有哪些帆软数字化转型知识库二、回归模型 回归模型用于预测连续变量,是数据挖掘中的另一重要模型。常见的回归模型有线性回归、岭回归、LASSO回归、多项式回归和逻辑回归等。 线性回归是最基础的回归模型,通过拟合数据找到自变量和因变量之间的线性关系。线性回归简单易懂,但假设自变量和因变量之间的关系是线性的,限制了其应用场景。岭回归和LASSO回归https://www.fanruan.com/blog/article/597126/
3.常见的数据挖掘模型类型常见的数据挖掘模型类型 常见的数据挖掘模型类型包括: 1. 分类模型:用于将数据分为不同的类别或标签,常见的分类模型包括决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归等。 2. 回归模型:用于预测数值型的目标变量,常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。 3. 聚类模型:用于将数据分成不同的群组,常见的聚类模型https://wenku.baidu.com/view/8fd5396c1ae8b8f67c1cfad6195f312b3169eb8a.html
4.基础知识(八)模型&数据挖掘知识——常见模型介绍一、线性回归模型 线性回归模型是利用数理统计中的回归分析,来确定两个或两个以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 表达形式:y=w'x+e,w'为参数行列式,e为随机误差 Q1:在线性回归模型中对随机误差做出的假设有哪些? 1.随机误差的假设 https://www.jianshu.com/p/ba9ee0c0e59d
5.数据挖掘中最常用的算法模型有哪些?在数据挖掘领域中,有许多常用的算法模型被广泛应用于数据分析、预测和模式识别等任务。以下是一些最常见的算法模型: 决策树:决策树是一种基于树状结构的分类和回归方法。它通过对数据进行逐步分割来构建一棵树,每个节点代表一个特征变量,分支代表该特征的取值,叶子节点代表分类或回归结果。 https://www.cda.cn/view/204248.html
6.人类疾病动物模型资源动态(2023年第1期,总第5期)使用两点式溶血卵磷脂(LPC)注射的脱髓鞘小鼠模型,发现在严重脱髓鞘时,小胶质细胞自噬-溶酶体通路过度激活,导致脂滴积聚和功能失调的促炎小胶质细胞状态,最终导致髓鞘碎片清除失败和空间学习障碍。遗传方法和药理学调节相关数据表明,通过小胶质细胞Atg5缺陷小鼠或脑内BAF A1给药,对小胶质细胞的过度自噬-溶酶体激活进行分https://www.namr.org.cn/Detail/22_108
7.常见的数据归一化方法及其对比在数据挖掘算法中,数据预处理流程常常包括数据清洗、数据变换和数据归一化等步骤。数据归一化是其中一个非常重要的步骤,它可以有效地提高数据挖掘模型的性能和准确度。在数据挖掘过程中,通常会使用各种归一化方法对数据进行预处理,以确保数据质量和挖掘效果。 https://wenku.csdn.net/column/7fikb2v89b
8.数据挖掘——模型挖掘之分类进行模型构建?模型评价模型评价的目的之一,就是从上一步的模型中自动找出一个最好模型,另外就是根据业务对模型进行解释和应用3. 常见的数据挖掘建模工具 SAS SPSS SQL PYTHON分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力。 2.数据挖掘https://www.pianshen.com/article/15621624011/
9.一篇文章搞懂数据仓库:四种常见数据模型(维度模型范式模型等)二、四种常见模型 2.1 维度模型 维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。 Kimball老爷爷维度建模四个步骤: 选择业务处理过程 > 定义粒度 > 选择维度 > 确定事实 2.1.1 星型模型 星型模型主要是维表和事实表,以事实表为中心,所有维度直接关联在事实表上,呈星型分布。 https://developer.aliyun.com/article/931843
10.进销存数据如何分析?4个维度带你快速了解!——九数云BI3.数据挖掘和模型建立 在进行进销存数据分析的过程中,可以使用数据挖掘技术来发现潜在的规律和趋势。通过建立模型和算法,可以对未来的销售趋势、市场需求等进行预测,为企业的决策提供依据。例如,可以通过对历史销售数据的分析,预测销售季节性波动和产品的生命周期。 https://www.jiushuyun.com/hywz/9373.html
11.大数据开发:数仓建模常见数据模型腾讯云开发者社区在数据仓库搭建的过程当中,根据需求合理地选择数据模型,是非常关键的一个环节。对于数仓建模,很多人说不就是建表吗,哪有那么复杂,事实上,这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享,我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。 目前来说,市场上主流的数据建模,主要是四种类型:维度模型、范式模型、Data Vault模型,以及Anchttps://cloud.tencent.com/developer/article/1780642
12.数据挖掘的四种基本方法解读需求要考虑专家、工作人员的意见;数据可从业务层的数据库中提取、抽样;在计算机分析技术下,可能给出不同模型, 企业需要选择最优模型;数据挖掘只是辅助的决策工具, 如何解读模型也是重要的任务;根据挖掘结果进行商业部署, 如零售商根据客户习惯决定进货量、进货时间、具体选址等。https://www.dongao.com/cma/zy/202406204447292.html
13.科学网—[转载]基于博弈论和拍卖的数据定价综述对基于博弈论和拍卖的数据定价进行了研究,调查了该分类下不同的数据定价模型,并将其分为不同的类型,综合比较各个模型的优劣。将常见的数据交易市场进行分类,指出不同的数据交易框架在实现过程中的优点和挑战。对已有的数据定价研究进行总结,以便数据定价领域的学者能更轻松地掌握该领域的研究现状及重点。https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1302721.html
14.数据挖掘模式(精选十篇)物联网的数据挖掘模式要依据物联网环境而定, 由于物联网数据的复杂性和物物关联等特性不同, 这些都将导致物联网的建模方式会和传统方式有很大得差异。基于云计算的物联网数据挖掘模式就是先分析物联网的数据特性, 然后再提出适合的解决方案跟正确的思路, 再总结出合适的数学模型。物联网的数据的特点如下:关联https://www.360wenmi.com/f/cnkey4fh5zbg.html