2024年9月5日，备受瞩目的全国大学生数学建模竞赛（简称“国赛”）即将拉开帷幕。作为国内首款拥有完全自主知识产权的通用型科学计算软件，北太天元自2022年起便为国赛提供软件支持。国赛还特别设立“北太天元数模之星”奖项，以表彰杰出的数学建模人才。为协助国赛顺利开展，北太天元团队致力于从产品功能优化、专业培训服务以及线上答疑等维度提供有力支持，为数学建模人才培养作出贡献。
持续迭代，提供更丰富的功能支持
北太天元已提供基本矩阵计算、数值计算、函数绘图、稀疏矩阵等功能，为更好地支持2024年国赛，为广大参赛队伍提供更丰富的北太天元解题方案与工具，北太天元大赛版现正式上线。大赛版在北太天元v3.6版本（点击查看北太天元v3.6版本详情）基础上新增对机器学习的支持，覆盖分类、回归、聚类、降维等多种算法。
北太天元数模大赛支持功能
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1.kNN算法
该算法主要用在监督学习中，即训练数据集携带标签。kNN的基本思路是给定预测样本，通过某种距离度量（如欧几里得距离、汉明距离等）找出训练集中与之最接近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的的信息进行预测。这种算法简单高效，泛化性强，可用于分类或回归预测。
2.k均值聚类
如果学习任务的目标是通过无标签训练样本来观察或解释数据的内在性质和规律，可以使用聚类方法。k均值聚类是一种基于中心的聚类方法，该方法的主要思路是通过迭代，将样本分到k个类中，以每个类中的样本均值作为中心，使得每个样本与中心最近。
3.k中心值聚类
k中心值聚类与k均值聚类非常相似，其不同之处是将实际的数据点而不是计算出来的平均值作为中心的迭代目标。该方法在聚类效率上比不上k均值聚类，但对存在较多异常值的场景可以有更优的表现。
4.层次聚类
层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中，最终的聚类结果表现为一个树形结构。
5.DBSCAN
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，其假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定。该算法将这些高密度区域定义为聚集簇，并能够识别出噪声点，适用于噪声数据较多、簇形状多样、簇大小不均以及数据维度不高的场景。
6.主成分分析
主成分分析(PCA, Principal Component Analysis)是一种线性降维方法，该方法通过将原始数据转换到一个新的坐标系统中，使得第一个坐标轴（即第一个主成分）捕获了数据中最大的变化量，第二个坐标轴（即第二个主成分）捕获了数据中次大的变化量，依此类推。通过这种方式，能够减少数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的信息。
7.模型评估和可视化工具
为了评估和观察模型或算法的效果，此次更新还包含了一系列的模型评估、解释与可视化工具，您可以通过聚类的不一致系数和共现相关系数来评估聚类的效果和质量，或者通过主成分分析的残差来评估模型对数据的解释能力，还可以使用专门的绘图函数对聚类结果进行可视化。
*大赛版仅支持在国赛期间（截至9月底）下载使用
如您需进一步了解新增函数信息，可在北太天元命令行窗口使用help命令获取帮助信息。
北太天元大赛版现已上线社区，点击链接即可下载：https://www.baltamatica.com/community/sposts/detail/b25e8c8d-3337-5af3-c224-9c644f5336ac.html
落地系列培训，助力参赛队伍提升数模水平
2024年暑假期间，北太天元团队已携手北京工业大学、桂林电子科技大学、哈尔滨工业大学（深圳）、杭州电子科技大学、武汉大学、西安理工大学（上述高校按拼音首字母排序）等多所高校落地系列数模培训，并在国赛山东赛区的建模培训会议上进行了北太天元建模专题报告，以增强学生使用北太天元进行数学建模的水平，助力参赛队伍在国赛中取得优异成绩。
国赛公开课培训关注北太天元Bilibili官方号观看直播回放
2024年8月，为帮助全国范围内参赛队伍提升备赛效率，北太天元数学建模培训公开课于线上举行。此次公开课由北太天元资深讲师授课，并邀请2023“北太天元数模之星”获得者邸智同学分享宝贵的赛前准备经验，吸引3000余名学生积极参与。通过系列培训，同学们不仅提升了北太天元软件操作熟练度，巩固了数学建模基础知识，更掌握了赛前筹备与赛中分工的宝贵经验。
社群与社区服务，提供技术支持与交流平台
现已开放数学建模技术交流QQ群，并设立北太天元开发者社区“数模竞赛”专栏。国赛开赛在即，欢迎同学们通过上述平台探讨赛前冲刺经验、分享数学建模技巧。如同学们有软件使用等相关疑问，欢迎通过社群或社区反馈，我们将及时解答。
倒计时3天，国赛即将开赛！在此，我们诚邀各参赛队伍使用北太天元参赛，祝愿同学们在赛事中收获知识与成就的喜悦。未来，北太天元也将为青年人才持续提供自主创新的软件支持与多维度高水平服务，助力更多人才在数学建模的道路上稳步前行。
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