标签: 数学建模


  1. 基因筛选方法

    我对于基因和遗传这方面了解很少,小高考考的生物也早就还给了老师。这次看2016年的建模题,其中B题是基因相关的,长了不少见识。虽然不知道现在看的以后有没有用处,但学了就记录一下,免得忘了。 今天看的是两种基因的筛选方法,通常在预处理阶段完成。方法比较简单,编程也不难。最小等位基因频率 等位基因频率常用于表示种群内基因的多样性,计算方法如下:$$等位基因频率=\frac{特定等位基因数量}{特定基因座数量}$$ 最小等位基因频率,简称MAF(Minor Allele Frequenc…

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  2. 聚类方法(K-means、FCM)

    以前通常做的都是分类的问题,虽然说聚类也可以用于分类,但是这方面涉及的比较少,只大概了解了相关的概念。这次简单地介绍学习建模时候看到的三种聚类方法:K-means算法和FCM算法。K-means聚类方法K-means聚类方法通过均值进行聚类,每个原始的元素经过聚类后都属于并且只属于某一个类。这是一种严格划分的方法,也可称为硬划分(HCM)。 对于给定的含有$n$个元素的数据集$X$,$x_k$是其中第$k$个元素,$1\leqslant k\leqslant n$。将该数据集聚类为$C$个类…

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  3. Traveling Salesman Problem 问题和解决办法

    TSP问题其实之前就学过,但是之前介绍的是递归贪心和动规的方法,这次看论文,看到了2-opt算法和蚁群算法,做一个简单的介绍。TSP问题简单介绍TSP(Traveling Salesman Problem),即旅行商问题或货郎担问题。假设有一个商人,需要去$n$个城市进行售卖,要求每个城市去且仅去一次,城市与城市之间的距离为确定值,最后返回出发城市,目标是求得一条最优路线,使得商人所走的路程最短。 这一个NP-hard问题,即在确定多项式时间内无法求解的问题。从图论的角度来看,这是在一个有权…

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