Advertisement

2021-MCM-问题C-数据美赛.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
该文件包含2021年数学建模竞赛（MCM）中问题C的数据集，适用于参与或准备相关比赛的学生和教师参考使用。 2021_MCM_Problem_C_Data美赛.rar

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2021-MCM-问题C-数据美赛.rar
    优质
    该文件包含2021年数学建模竞赛（MCM）中问题C的数据集，适用于参与或准备相关比赛的学生和教师参考使用。 2021_MCM_Problem_C_Data美赛.rar
     
  • 2021年美赛(MCM/ICM)A题数据
    优质
    2021年美赛(MCM/ICM)A题数据提供了关于该年度竞赛中A题相关的所有关键信息和数据，涵盖问题背景、假设条件及所需的数据集等。适合参赛者与研究者使用。 2021年美赛（MCM/ICM）A题的数据密码是MCM2021A。
     
  • 美国数学竞赛2021年MCM B题数据
    优质
    本资料包含2021年美国数学竞赛MCM B题的相关数据，适用于参赛者进行建模和分析研究。 美赛2021 MCM B题的数据可以用于研究和分析相关问题。这些数据包含了进行建模所需的重要信息。参与者可以通过仔细审查提供的资料来更好地理解题目要求，并据此开展深入的研究工作。同时，利用这些数据还可以帮助参赛者检验自己的模型是否合理有效。
     
  • 2021年MCM问题C数据集.xlsx
    优质
    该文件为2021年数学建模竞赛（MCM）问题C的数据集合，包含了进行模型构建和分析所需的各种数据，适用于参赛者及相关研究。 好的，请提供您需要我重写的文字内容，我会帮您去掉其中的联系信息和其他链接后重新表述。
     
  • 2021 MCM ICM：2021年美赛D题源码
    优质
    本资源提供2021年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）D题的完整解决方案代码，涵盖模型建立、求解及分析过程，适合参赛者学习参考。 2021年美赛D题代码为后期整理版本，涉及路径的部分需要根据论文进行更改。所有赛题文件位于2021_MCM-ICM_Problems 文件夹中；C题数据已解压且未做任何修改，存放于data 文件夹内；第四问的数据进行了复制粘贴，并对部分数据做了调整。 第一问的相关内容在 first 文件夹中： - 包含网络图的绘制及社区划分后的结果。 - 存放了衡量网络依赖性的三个参数（clustering coefficient、Katz 和 characteristic path length）的代码和计算结果，位于 network_parameter 文件内； - 社区划分算法的相关代码与结果在 network_community 文件中。 第二问的内容主要涉及数据分类和处理，在 second 文件夹内： - 对原始数据（原名为 new.xlsx）进行了主成分分析 (PCA) 处理，并将13个特征压缩为前四个重要因子，结果保存于 music_pca.xlsx。
     
  • 附件2. 2021年MCM问题C数据集.xlsx
    优质
    此文件为2021年数学建模竞赛（MCM）问题C的数据集，包含用于比赛研究和分析的重要信息与数据。 河南科技大学数学建模校赛C题附件1提供了相关数据和背景资料，用于参赛队伍进行模型构建与分析。该附件包含问题的具体描述、必要的输入数据以及评估标准等信息，旨在帮助学生更好地理解和解决实际应用中的数学建模问题。 请注意：此处未提及任何联系方式或网址链接。
     
  • 2021年美国数学竞赛C题数据
    优质
    本资料提供2021年度美国数学竞赛中C题的相关数据和分析，为学习者研究比赛题目及解决方案提供了宝贵的参考信息。 这段文字描述的内容包括美赛C题的题目以及相关的Excel表格。
     
  • 2021年MCM数学建模竞赛A题数据.zip
    优质
    该文件包含了2021年MCM（数学建模竞赛）A题的数据集，适用于参赛者和研究者进行数据分析与模型建立。 2021年美赛MCM A题数据包括R语言代码、菌丝生长速率、时间、温度湿度以及GIS数据。
     
  • 2021年美赛C题前两问解题思路汇总.rar
    优质
    该资源包含2021年美国数学建模竞赛（MCM）C题前两问的详细解题思路和方法总结，适用于参赛选手及数学建模爱好者参考学习。 该资源包含2021年美赛C题第一问的代码，包括数据整理、可视化、回归分析、时间序列分析以及生长季节建模的相关实现；第二问代码则涵盖了图像处理、词云图生成、词频统计、回归模型构建及变量选择和判别分析。对这些问题感兴趣的用户可以下载学习。 声明：仅供个人使用，不得用于商业用途。否则后果自负。