大家好呀，从发布赛题一直到现在，总算完成了认证杯完整的成品论文。
C题论文共37页，一些修改说明7页，正文26页，附录4页。
认证杯难度比起mathorcup会小一些，本题主要难度是数据量比较大，片段个数以及数据太多，前面的数据整合做起来可能会难住一批人。不过我用Excel函数很快完成了整合，一共是31w多条嘛。接下来思路就很清晰了，先分类汇总统计计算特征数据，之后用特征数据进行分类，直接无脑聚类，这次我用了手肘法确定了一下最佳分类个数。第二问给出判别标准搜一下生理学意义就行。第三问继续无脑聚类。但重点是要搞清楚这个数据的什么特征跟危险程度相关。
在这里，我给大家讲一下具体是怎么做吧，精力有限可能讲得不够详细，如果看着觉得累，可以看我的视频讲解：
2023认证杯挑战赛C题心脏危险保姆级教学，手把手教你如何做！_哔哩哔哩_bilibili
OK，这里是我的目录：
摘要：
第一问：
请你和你的团队建立有效的数学模型，将所给的数据文件进行分类。除 正常心搏外，请将心律失常的情况分为不同的类别，并指明类别的总数
第一问本质上就是通过每一个片段，也就是每一个情况的特征数据对于情况进行分类。
看一下题目给出的数据：
每个表格里都有361个数据。
共有869个表格：
计算特征数据之前，当然是先合并全部数据，这里我采用excel函数进行了合并：
313710个数据。
接下来，是计算每一种情况的特征数据：
这里需要进行分类汇总，我计算了均值和标准差，数据太多跑了20多分钟：
汇总完特征数据之后就是分类了，要注意，本问数据自身没有类标签，我们要做的是对于题目给出的数据本身进行分类，所以千万不要选用随机森林分类等机器学习算法，机器学习是有类标签的时候用来导入外部数据判断类别的。
这里我们直接采用K-means聚类分析即可：
第一问结束。
第二问：
请给出每种心律失常类型的判断标准，以便我们能够核实判断方法的 生理学意义，并将判断方法应用到临床监测设备上；
首先分析我们第一问采用平均值作为判断标准的合理性，这里要绘制心电图，之后给出实际判断标准：
给出之后，要从生理学角度分析一下，这个我搜集了大量参考文献后给出了分析：
第三问：
某些类型的心律失常一旦发生，心脏立即失去供血功能，此时病人的情 况极为危急。另外一些类型的心律失常则不会如此危险，我们可以有稍多一些的救治时间。请参考正常的心搏过程，估计每种心律失常情况的危险程度，按照危险程度对数据文件进行粗略的排序或分级：
这一问首先是根据标准差进行危险情况作为分类标准，然后给出这样做的生理学分析。之后进行实际聚类即可，还是采用跟第一问一样的模型。
就不赘述了，这是结果：
OK，以上所有用到的数据表格有：
OK，就讲到这里吧，实在太累了，讲解得可能不够详细，详细的讲解大家还是移步我的讲解视频吧，会是事无巨细的一个讲解，讲解视频以及完整成品请点击下方我的个人卡片哈：