問題タブ [fuzzy]

私のデータセットからの次の単純な部分については、

階層的クラスタリング アルゴリズムを適用し、これらのデータのクラスタを見つけました。

私の質問は、ファジー クラスタリング メンバーシップ関数を使用して各状態を定義する方法です。k クラスターの魔女は [0,1] に属しています。

例: State A --> F(A)= 0.8 from cluster 1 and F(A)= 0.2 from cluster 2 ..etc 何か提案をお願いします?

Matlab のファジー ツールボックスを使用して、検証セットのエラーを計算しようとしています。最初の相互検証は、最初のトレーニング データをトレーニング セットとテスト (検証) セットに分割するために使用されます。ただし、この検証フェーズでは、genfis3 関数のさまざまなパラメーター設定に対してもエラーを取得したいと考えています。この関数の 4 番目の入力を 2 から 10 まで変化させ、平均誤差を計算したいと思います。

コード全体:

rePython 2.7 のモジュールを使用して、あいまいなパターン マッチングの不器用な最初の試みを行いました。

残念ながら、私が試みるたびに空のリストが返されます。必要な構文がわかりません。誰かが次のコードの理由を教えてくれるのではないかと思っていました:

空のリストを返しますか?

Pythonでファジー推論システムを構築しようとしています。どの出力クラスが決定されるかに応じて、4 つの変数があります。

同様の価格の関数は、def priceClassification(D) です。

ルールは次のとおりです。

"ホテル施設のスコアが非常に良い、訪問者数が多い、部屋の設備が非常に良い、価格が低い場合、クラスは非常に良い."

ルールのコーディング方法がわかりません。私が見たすべてのソースは、1 つの入力変数と 1 つの出力変数を取ります。しかし、これは私のコードには当てはまりません。

このルールをどのようにコーディングするかについて、誰かが私に良いリソースやアイデアを教えてくれますか?

ファジー マッチング SSIS コンポーネントを使用しており、既知の名前 (ルックアップ列のエイリアス) に対して新しい名前 (入力列 Name1 から) のあいまい一致を実行したいと考えています。これを単独で行うとうまく機能します（そして高速です）が、以下に示すように、同じ国コードを持つレコードのみに一致を制限したい場合、ところで両方の列は char(3) は ISO コードであり、SSIS のパフォーマンスは非常に遅いです決して完成しないこと。

[参照テーブル] タブで利用可能なすべてのバリエーションのインデックス作成を試みましたが、 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms186488.aspxに従ってリレーションシップの組み合わせを正しく使用していると思います

誰かが同様の問題に遭遇し、実行可能な解決策を見つけましたか?

ここにコメントで尋ねられた質問への回答を追加します（より良いフォーマット）;

SQL Server のバージョン: 2014 Ent

SSIS バージョン : 不明ですが、VS 2013 用の SQL Server データ ツールを使用して作成されました

データ ボリューム ソース: 65K

一致するデータ ボリューム データ: 105K (ただし、SSIS パイプラインは約 10k で停止します)

SQL Server は、SSIS がより多くのデータを取得するのを待っていることを示しています

本当に奇妙なことは、国の一致 (正確に設定されている) を削除し、より大きなソース セット (172K 対 65K) を使用すると、SSIS が素晴らしく動作することです。

ID と NAME の 2 つの列を持つ account というテーブルがあります。ID は一意のハッシュですが、NAME は重複する可能性のある文字列です。

このExcelファイルを読み取り、0〜3個の同様のNAME値に一致するPythonスクリプトを作成しようとしていますが、うまく動作しないようです。誰か助けてくれませんか？ありがとう

どんな助けでも大歓迎です！

ファイルには次のような行があります:-

予想される（出力データフレーム）は次のようになります。

問題: 上記のコードは、一致するものを実際に連結せずに、出力保存ファイルとして入力を再現するだけです。

参加する必要がある共通キーのない 2 つの Spark RDD があります。

最初の RDD は cassandra テーブルからのもので、参照セットの項目 (id、item_name、item_type、item_size) が含まれています (例: (1, 'item 1', 'type_a', 20))。2 番目の RDD は別のシステムから毎晩インポートされ、id なしでほぼ​​同じデータが含まれ、生の形式 (raw_item_name、raw_type、raw_item_size) です ('item 1.'、'type a'、20)。

ここで、データの類似性に基づいて、これら 2 つの RDD を結合する必要があります。RDD のサイズは約 10000 ですが、将来的には大きくなります。

私の実際の解決策は、両方のRDDをデカルト結合し、各行の参照属性と生属性の間の距離を計算し、IDでグループ化し、最適な一致を選択することです。

このサイズの RDD では、このソリューションは機能していますが、将来的にデカルト結合が大きくなりすぎるのではないかと心配しています。

より良い解決策は何ですか？Spark MLlib を調べてみましたが、どこから始めればよいか、どのアルゴリズムを使用すればよいかなどわかりませんでした。アドバイスをいただければ幸いです。

Sublime と Intellij のクイック オープンを模倣する、ディレクトリ構造 (プロジェクト ディレクトリ) 内であいまいなファイル名の一致を行う emacs に組み込まれたパッケージまたは何かがありますか。

アプリケーションの途中でテキスト入力 UI をポップアップし、入力時に更新される可能性のある一致をドロップダウン形式で以下にリストする必要はありません。その機能の意図と一致するというだけです。