저는 기계 학습 및 그 기술의 초보자입니다. 모델 구축에 대한 제안이 필요합니다. 다음은 문제 설명입니다. - 특정 회사의 모든 제품 (4 제품)을 소유 한 고객의 데이터 세트가 있습니다. X -이 세트를 Cust4라고 부릅니다. 같은 회사의 일부 제품 (3 개 제품)을 소유 한 다른 고객 데이터 세트 X -이 세트를 Cust3이라고 부릅니다. 두 데이터
배경 - 고객 데이터 집합이 있고 문자열 일치 알고리즘을 사용하여 모든 레코드의 유사성을 비교합니다. 그런 다음 직접 또는 연관을 통해 서로 관련된 결과를 그룹화하고 각 그룹에 고유 한 ID를 적용해야합니다. 문제 - 난 예를 함께 기록을 연결하고 각 그룹 에 대한 고유 ID를 적용하는 방법을 생각할 수 없다 데이터는 현재 발견 된 일치하는 다음과 같습니다
두 문장 사이의 유사성을 계산하려고합니다. 그래서 두 단어 집합을 갖고, 각각 문장을 나타내며, 두 단어를 받아서 그 사이의 유사성을 반환하는 함수 (F) 방법 .. 이미지 1에서 검은 동그라미 문장 A의 단어이며, 적색 사각형 (F)의 2 개 워드를 수신 할 때마다 함수 문장 B. 를 나타내고, 그것은 0.0 사이의 값을 반환 예를 들어, 1.0의 첫 번
나는 짧은 문서 세트를 가지고 있습니다 (각각 1 또는 2 단락). 나는 문서 유사성에 대해 세 가지 접근법을 사용했다 : - tfidf 행렬에 단순 코사인 유사성 - 전체 자료에 LDA를 적용한 다음 LDA 모델을 사용하여 각 문서에 대한 벡터를 만든 다음 코사인 유사성을 적용했다. - 전체 코퍼스에 LSA를 적용한 다음 LSA 모델을 사용하여 각 문서에
얼마나 비슷한 지에 따라 순서대로 넣으려는 폴더에 많은 이미지가 있습니다. 이미지는 조직 마이크로 어레이의 조직 슬라이드입니다 (예 : http://www.proteinatlas.org/images/36302/112008_A_6_6.jpg). 내가 시도한 것 : 첫 번째 이미지를 모두 비교하여 가장 잘 일치하는 이미지를 찾습니다. 그런 다음 가장 가까운 성
4000 컬럼에 대해 2000 행의 데이터가 있습니다. 내가 뭘하려는거야 행의 나머지 부분과 각 행을 비교하고 그들이 서로 다른 열/총 열의 측면에서 얼마나 유사한 볼 수 있습니다. 지금까지 다음과됩니다 내가 무슨 짓을했는지 같이, j는 시작되지 않습니다 for (i in 1:nrow(data))
{
for (j in (i+1):nrow(data
일부 오류를 수정하기 위해 link which is nicely colour coded에서 4 개의 사소한 변경 사항을 포함하여 일부 코드를 조합했습니다. 또한 이전 포럼 2 개에서 일부 코드를 사용했습니다. 코드에서 수행해야하는 작업은 전체 텍스트에서 연속되는 문장 사이의 의미 상 유사성을 계산 한 다음 이와 같이 얻은 모든 유사성 값을 표시하는 것입니다
나는 minHash를 사용하여 2 세트 사이의 유사점을 찾는 FindSimilar 클래스를 가지고 있습니다. (그리고이 목표는 훌륭합니다). 내 문제는 두 세트 이상을 비교해야한다는 것입니다. 구체적으로 말해 주어진 숫자 set1과 다른 세트를 비교해야합니다. 다음은 클래스입니다 : import java.util.HashSet;
import java.ut