次の次元の Q などのデータセットがあります (列のデータは独立しています)。
Q1 Q2
0.676638655462185 0.470588235294118
0.889747899159664 0.976470588235294
0.867478991596639 0.494117647058824
0.886974789915966 0.600000000000000
0.823109243697479 0.435294117647059
0.757226890756303 0.0941176470588235
0.751764705882353 0.235294117647059
0.935294117647059 0.0941176470588235
0.927899159663866 0.576470588235294
0.913109243697479 0.329411764705882
0.888151260504202 0.400000000000000
0.935714285714286 0.305882352941177
0.583781512605042 0.0588235294117647
0.827394957983193 0.141176470588235
0.938823529411765 0.317647058823529
0.941176470588235 0.541176470588235
0.942352941176471 0.164705882352941
これをクラスに分類したいp = 0.2 : 0.2 : 1; クラス間の違いは20％になります。データの分類では、両方の値を考慮する必要があります。
クラスタリングを試みましたが、クラスタリングの結果は納得のいくものではありません。で試してみましNEWPRたが、まだ何もできませんでした。
私の元のデータは42-8-21、17 インスタンス (合計 71) の属性で構成されています。その辺からもやってみました。ではNEWPR、いくつかの決定的な属性 (71 のうちの 1 つまたは 2 つ) をターゲットとして使用しました。データベースをいくつかのパーセンタイルに分割してみました。私のデータには 1/0 がないため、結果は出ませんでした。
60% のベンチマークと ( Q1 > 0.60 & Q2 > 0.60) 種類のロジックの単純なロジックを使用した場合、分類はうまく機能しました。分類で得た結果はかなり良好でした。その場合、データのシリアル化が問題であり、手動で行いました。ただし、モデルに基づいてさらに多くのデータを分類する必要があるため、これでは納得できません。
( 0< Q1 < 0.20 & 0 < Q2 < 0.2) 種類のロジックが Matlab で使用できるかどうかわかりませんか?
そうでなければ、この分類に一般的に使用されている等級付けシステムを使用できますか?
この問題のカスタマイズされた解決策を見つけるのを手伝ってください。