用python将2022年数学建模C题进行中心对比变换

要进行中心对比变换，首先需要对原始数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1。然后计算出数据的协方差矩阵，对其进行特征值分解，得到特征值和特征向量。将特征值从大到小排序，选择前k个特征值所对应的特征向量，组成变换矩阵。最后，将原始数据乘以变换矩阵，就可以得到进行中心对比变换后的数据。

以下是一个示例代码，假设原始数据存储在名为data的numpy数组中：

import numpy as np

# 对数据进行标准化
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0)

# 计算协方差矩阵
cov_mat = np.cov(data.T)

# 对协方差矩阵进行特征值分解
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)

# 将特征值从大到小排序
sorted_indices = np.argsort(eig_vals)[::-1]
eig_vals = eig_vals[sorted_indices]
eig_vecs = eig_vecs[:, sorted_indices]

# 选择前k个特征值所对应的特征向量
k = 5
trans_mat = eig_vecs[:, :k]

# 将原始数据乘以变换矩阵，得到进行中心对比变换后的数据
data_after = np.dot(data, trans_mat)

需要注意的是，中心对比变换是一种无监督学习方法，不需要标签信息。因此，上述代码适用于任意数学建模C题的数据集，只需将数据存储在名为data的numpy数组中即可。