数学建模询问！这三个问题分别用什么方法？

这三个问题分别采用什么方法？
第一个是用主成分分析吗？还是神经网络什么的

多种方法都可以解决，具体看需求设计

第一个问题用主成分分析法进行筛选出主要的评价指标；
第二个问题可以用BP神经网络进行预测。
第三个问题是把附件2的数据代入第二问的模型。

基于new bing的编写：

对于问题一，建立数学模型筛选出主要指标的方法可以采用主成分分析方法。主成分分析是一种常用的降维技术，可以将原始数据中的变量通过线性组合生成新的少数几个主成分，这些主成分能够最大程度地保留原始数据的信息。通过对33个检测指标进行主成分分析，可以得到一些具有代表性的主成分，从而筛选出若干主要指标。

对于问题二，可以采用回归模型，如线性回归、多项式回归或者神经网络等方法，来建立血糖值预测模型，并利用样本数据进行模型验证。

对于问题三，可以利用已建立好的血糖值预测模型，对附件2中的检测数据进行预测，并根据预测结果进行糖尿病风险评估。具体方法可以根据问题二中选择的预测模型来进行预测和评估。

回答部分参考、引用ChatGpt以便为您提供更准确的答案：

在R语言中，有许多强大的可视化库和函数可以帮助您创建漂亮的可视图。以下是几个常用的库和示例代码，供您参考：

ggplot2：ggplot2是一个功能强大且灵活的可视化库，它提供了各种图表类型和高度可定制的选项。

# 创建一个气泡图
 library(ggplot2)
 ggplot(data, aes(x = x_variable, y = y_variable, size = size_variable, color = color_variable)) +
   geom_point() +
   labs(title = "Bubble Plot")

wordcloud2：wordcloud2是一个用于创建词云图的库，可以根据词频生成具有吸引力的词云效果。
```
# 创建一个词云图
 library(wordcloud2)
 wordcloud2(data, size = 0.8, color = "random")
 
```
plotly：plotly库提供了交互性和可视化效果丰富的图表，可以创建各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图等。
```
# 创建一个散点图
 library(plotly)
 plot_ly(data, x = x_variable, y = y_variable, mode = "markers")
 
```

以上只是一些常见的库和示例代码，您可以根据您的数据类型和可视化需求选择适合的库和函数。此外，还有其他许多R包可供您探索和使用，如ggplotly、treemap、networkD3等，它们提供了更多高级和特定类型的图表。

如果您有特定的数据和可视化需求，请提供更详细的信息，我将尽力为您提供更准确的代码示例。

注重解决新问题、创新或改进已有方法；在问题的分析、建模、求解过程中，要充分考虑出发点、假设、数据、结论等的合理性和可行性。

回答：

根据所提供的参考资料和给定题目的图片，可以发现这三个问题并没有给出具体的情境或场景，只是简单地给出了若干变量和参数，并要求我们对它们进行分析和建模。因此，我们无法确定给出的具体问题类型和需要解决的问题。

根据给定的参考资料，我们可以采用很多不同的方法来解决数学建模中的问题，例如主成分分析、逐步回归、神经网络、层次分析法、熵权法、预测模型、优化模型、聚类分析、决策树等等。然而，具体应该采用哪种方法主要取决于所面对的问题类型、所拥有的数据和资源条件以及所追求的模型的精度和效率等因素。

因此，对于这三个给定的问题，我们需要进一步明确其具体情境和要解决的问题类型，才能更好地选择合适的建模方法和求解策略。如果无法确定其具体情境和问题类型，可能需要以逐步回归为基础，辅以其他建模方法进行综合分析和解决。实现这一过程需要结合具体的数学工具和编程语言进行实现，例如Matlab、Python、R、Stata等等。

问题一.可以使用数据预处理和统计分析方法，如数据清洗、缺失值处理、数据标准化、相关性分析等；主要指标的筛选可以使用特征选择方法，如Pearson相关系数、Spearman相关系数、卡方检验、互信息等。

问题二.可以使用回归模型，如线性回归、岭回归、Lasso回归、Elastic Net回归、支持向量回归、随机森林回归、XGBoost回归等。

问题三.可以使用问题二中建立的预测模型对附件2中的数据进行预测，并结合糖尿病的诊断标准，判断患者的糖尿病风险。

张红英模型matlab,基于GA_Xgboost模型的糖尿病风险预测

https://blog.csdn.net/weixin_33768246/article/details/115831448