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私の目的は、減算クラスタリングを使用してデータをクラスタリングし、そこからさらにファジー ルールを抽出できるようにすることです。

次の 2 次元データがあるとします:-

Java で減算クラスタリングを実装する方法の例を教えてください。

ちなみに、私はいくつかの調査作業を行い、そのための次のアルゴリズムを見つけました

アルゴリズム:-

1. 両方の次元の最大値と最小値を使用してデータを正規化します
2. を使用してポテンシャルを計算します

ここで、m はデータの次元またはタイプ (私の場合は 2 )、n はポイントの数です。

3 最初のクラスター中心として最も高いポテンシャル値を選択し、すべてのデータ ポイントのポテンシャルを修正します。

java、コードを使用して実装した方法の一部:- (何らかの理由で完全な実行コードを提供できないことに注意してください。提示されたアルゴリズムの手順を実行しているコードを添付しています)

しかし、コードの私の問題は:-

プログラムを実行していると、centroid1: 0.83,0.725 centroid2:- 0.83,0.726 の 2 つのクラスターしか得られません。

しかし、上記の同じデータセットでMatlabの「clusterfind」プログラムを実行すると、3つのクラスターが得られます

centroid1: 0.66,0.65 centroid2:- 0.48,0.10 centroid3:- 0.16,0.0

下の画像に示されているさまざまなパラメーター値は、私の実装でも同じです

私が実装しているアルゴリズムに問題はありますか、親切にガイダンスを提供してください

によるMahout in Action

k-meansと同様に、ファジーk-meansはデータセットをループしますが、ベクトルを最も近い重心に割り当てる代わりに、各クラスターへのポイントの関連付けの程度を計算します。

最も近い重心にベクトルを割り当てずに、次の反復で重心はどのように計算されますか？

テクスチャを目的の四角形に引き延ばし、単純な 1X2 スプライト (Windows フォーム ボタンの背景) がある場合、XNA はスプライトを非常にファジーに引き延ばし、下部が暗く、上部が明るい代わりにグラデーションを取得します。Photoshop で作成したテクスチャを引き延ばすストレッチモードのようなものはありますか?

ありがとう

database（postgresql）のテーブルuserには、ユーザーごとに一意のID、dob、ユーザーの名前と名前があります。データベース内のテーブルポイントには、userID列とgamePoints列があります。

Javaサーブレットでは、ポイントと出力を使用して、そのユーザーが誰であるかを正確に照合して取得するにはどうすればよいですか？あいまい一致??

例：

これは、助けを求めるというよりも、私が理解しようとしているPythonモジュールで遭遇した「興味深い」現象です（ただし、解決策も役立ちます）。

そうです、ファジーモジュールはPythonの文字列の不変性に完全に違反しています。Cエクステンションなのでこれはできますか？そして、これはCPythonとモジュールのエラー、またはセキュリティリスクを構成しますか？

また、誰かがこの行動を回避する方法を考えることができますか？文字列の元の大文字を維持できるようにしたいと思います。

乾杯、

アレックス

はるかに大きなセットのサブセット内に文字列が表示されるという信頼スコアを計算しようとしています。

元のリストに10個の単語があり、新しい単語を10個すべての単語と照合するとします。各一致は類似度スコアを返します。70％未満の類似性スコアを無視するようにしきい値を設定しました。したがって、最後に、リスト内の3つの単語と一致する可能性のある入力単語が残ります。

私にとって、これは私の入力単語がより高い類似性スコアを持つ3つの単語と一致する可能性が33.333％になります。単語が一致していると私がどれだけ自信を持っているかを計算したいのは、これら3つです。私は自信スコアを次のように計算しましたが、これは間違っているようで、簡単な方法です。

1. 猫1-70％の類似性-33.3％の確率。
2. 猫2-75％の類似性-33.3％の確率。
3. Cat 3-80％の類似性-33.3％の確率。

（（0.70）*（0.333））+（（0.75）*（0.333））+（（0.80）*（0.333））= 75％自信がある。

信頼水準を計算する最良の方法は何ですか？

編集：要求に応じてより良いサンプル

オリジナルワードセット

1. こんにちは
2. ヘルプ
3. 地獄
4. 問題
5. 世界
6. 海洋
7. 動物
8. にんじん
9. 茶色
10. 黒

新しい単語を一致させる-ヘリコプターを元の単語セットと照合します。一致は、元のセットから70％を超える類似度スコアを持つ3つの単語を返します。返された単語は次のとおりです。1。こんにちは-類似性70％2.ヘルプ-類似性75％3.地獄-類似性80％

helpicopterが返された単語と一致することを私がどれほど確信しているかを示すスコアを計算したいと思います。

回答：[リンク] http://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/sqlintegrationservices/thread/ff9fc38e-8ca3-4d9a-b505-dfbe37910b17

既存のlibclangAPIを使用してclangで宣言が不完全なC++を解析することは可能ですか？つまり、すべてのヘッダーを含めずに.cppファイルを解析し、その場で宣言を推測します。したがって、たとえば次のテキスト：

未知のシンボルAを検出し、Aを差し引くコールバックを呼び出します。これは私の魔法のヒューリスティックを使用したクラスです。次に、このコールバックをBやFooなどで同じように呼び出します。結局、クラスBのメンバーFooがAを返すのを見たと推測できるようにしたいと思います。そして、ものは関数です。コンテキスト：すべてのヘッダーを非常に迅速に解析せずに、適切な構文の強調表示とオンザフライのコード分析を実行できるかどうかを確認したいと思います。

[編集]明確にするために、私は非常に厳しく制限されたC ++解析を探しています。おそらく、いくつかの制限を解除するためのヒューリスティックがあります。

C ++の文法は、コンテキストの依存関係でいっぱいです。Foo（）は関数呼び出しですか、それともクラスFooの一時的な構造ですか？Foo<Bar>のものです。テンプレートFoo<Bar>のインスタンス化と変数の宣言、またはオーバーロードされた演算子<と演算子>への奇妙な2つの呼び出しですか？コンテキストでのみ伝えることが可能であり、コンテキストは多くの場合、ヘッダーの解析から発生します。

私が探しているのは、カスタムの慣習規則をプラグインする方法です。たとえば、Win32シンボルをオーバーロードしないことを知っているので、CreateFileは常に関数であり、その署名さえ知っていると安全に想定できます。また、すべてのクラスが大文字で始まり、名詞であり、関数は通常動詞であるため、FooとBarはクラス名であると合理的に推測できます。より複雑なシナリオでは、a<b>cのような副作用のない式を記述しないことを私は知っています。したがって、aは常にテンプレートのインスタンス化であると想定できます。等々。

したがって、問題は、Clang APIを使用して、不明なシンボルに遭遇するたびにコールバックし、私自身の非C++ヒューリスティックを使用して回答を与えることができるかどうかです。私のヒューリスティックが失敗した場合、明らかに解析は失敗します。そして私はBoostライブラリの解析について話していません:)私は非常に単純なC++について話していて、おそらくテンプレートがなく、この場合clangが処理できる最小限に制限されています。

FCM を使用して理解できないエラーが表示されます。

ドキュメントに記載されているようなオプションを設定すると、次のエラーが出力されます。

オプションを削除すると、コードは正常に実行されます。完全なコードは次のとおりです。

matlab で FCM を使用して各クラスターからデータを出力するにはどうすればよいですか?

ダメラウ・レーベンシュタイン距離アルゴリズムのこの実装で、削除のカウントを無効にするにはどうすればよいですか、または他のアルゴリズムがすでに実装されている場合は、それを指摘してください。

例（削除カウントの無効化）：

string1：お元気ですか？

string2：どのようにoyu？

距離： 1（転置の場合、4回の削除はカウントされません）

そして、ここにアルゴリズムがあります：