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模啊？
“那我是不是还要负责建模啊？”
“要是你可以的话，那更好啊。”
林书望着刘征，嘴角上扬，问道：“我退出还可以嘛？”
刘征一听林书这话，忙说道：“哈哈，别啊，我开玩笑呢，我只是觉得林书你很强，你是可以试着一起去编程的，你现在不也是一直都在学习编程？”
“没办法，你也知道到时候我们的比赛时间只有三天，完成数学建模和编程之后，也就必须要立刻开始论文写作，所以说你的时间会很紧，你前期参与的话，这样可能会更快一些。”
“……”
林书忽然感觉自己上了一条贼船，因为是贼船，这个船队似乎并不欢迎【咸鱼死尸】，也没有【划水怪】这只怪物的一席之地。
林书只能说道：“我前期尽量参与吧，不过你们不要抱太大的期待。”
“行吧，我们开始训练吧！”
因为是演练，也就需要准备模拟题目，这是刘征找的一些题目模拟，根据不同的方向进行模拟训练，这里面数据恢复与归类、通信组网、还有统计训练……
刘征先模拟训练选择的就是一道统计训练题目：
附件中列出了某年全国31个省市自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据，问题一：用最短距离法、K均值法和两步骤类法对各地区作聚类分析；问题二：进行主要成分分析，并按第一主成分进行排序；问题三：请查找全国31个省市自治区的近20年左右的城镇居民和农村居民家庭平均每人全年娱乐教育文化服务支出数据，并分析城镇居民和农村居民有无显著性诧异；问题四：查找燕京、明珠、羊城、鹏城、星城这个五个城市的近20年左右的城镇居民平均每人全年娱乐教育文化服务支出数据，并分析有无显著诧异；问题五：预测星城市2022年城镇居民家庭平均每人全年娱乐教育文化服务之处，
注意：请将你队伍的论文和结果文件……
这边虽然说是由他负责论文，但是有些事并不是那么简单，自然是需要一同协作，尤其是他的数学也不差。
在林书看来这是一道统计训练，统计一直是数学建模里很重要的一个部分，而且这道训练赛题完全可以全用SPSS来实现，不能一直盯着ATLAB和python，也需要意识到SPSS的重要性。
林书的数学不算差，他这边也就和刘征一道进行数学建模。
首先要做的就是数据预处理，假设31个省市的8个主要主要变量数据构成一个大小为31x88的矩阵，由于选取指标的量纲不同，一些数据较大指标会削弱数据较小指标的影响，在对数据进行聚类之前，先对原始数据进行标准化处理，使数据服从正态分布……
其实数学建模更多的是实际应用问题，如果只会单纯的数学公式根本就没有用，真正的难点其实如何将实际问题转化为数学问题，而这也就是数学建模，建模之后也就是编程。
不得不说，林书这边和刘征一道去建模的难度不算大，至于编程最后决定还是由程旭一个人搞定，而林书这边可以试着开始准备论文——
模型的建立与求解
1.1问题一的建模与求解
1.1.1数据预处理
也不知道是不是大佬很强，还是自己划水得太明显，在林书看来这道模拟题倒是挺简单的。
时间悄然过去，很快也就正式开学，不过这对林书来说，也就意味着九月的数模竞赛近了。
也就是在林书和刘征，还有程旭专心准备赛题训练的时候，有些意外的事还是发生了。
刘征望着林书说道:“今天晚上我们还是和程旭一起吃饭吧。”
林书点了点头，说道：“好啊，正好我还有问题想要请
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