【源码】基于数学建模的文物分类与预测系统

项目简介

该项目运用数学建模和机器学习技术，聚焦于包含特定化学或物理特性的玻璃文物，通过聚类分析、决策树、支持向量机、灰色关联分析和逻辑回归等方法，对文物进行亚类划分、分类预测以及化学成分含量预测。

项目的主要特性和功能

1. 读取和处理数据：可读取Excel文件中的数据并进行处理分析。
2. 聚类分析：利用KMeans算法对玻璃数据做亚类划分。
3. 决策树分类：使用决策树模型实现玻璃的二分类和亚类分类。
4. 支持向量机预测：借助支持向量机模型预测未知文物的类型。
5. 灰色关联分析：计算因素间的灰色关联值，并通过热力图可视化呈现。
6. 逻辑回归预测：运用逻辑回归模型预测风化前的化学成分含量。

安装使用步骤

1. 已下载项目源码文件。
2. 安装依赖库：确保已安装pandas、numpy、matplotlib、sklearn等依赖库，若未安装，可使用pip进行安装。
3. 执行代码：依照提供的代码文件，逐步执行每个文件的代码块。
4. 准备数据文件：按照代码提示，准备相应的数据文件并放置在指定路径。
5. 运行代码：运行代码，查看输出结果。

注意：本项目要求用户具备基本的Python编程和机器学习知识，且熟悉Excel文件操作。因项目涉及多个文件和数据处理步骤，建议按文件顺序逐步执行，并参考代码注释和理解指南。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】