ebs fnd_key_flex.define怎么写

时间: 2024-03-27 20:34:47 浏览: 16
以下是一个使用fnd_key_flex.define函数来创建新键弹性域的示例代码: ``` DECLARE l_key_flex_id NUMBER; BEGIN l_key_flex_id := fnd_key_flex.define( keyflex_name => 'MY_KEY_FLEX', description => 'My Key Flex', application_short_name => 'XX', flex_value_set_name => 'MY_FLEX_VALUE_SET', code => 'MY_CODE', structure_code => 'MY_STRUCTURE', prompt => 'Enter My Key Flex Value', enabled_flag => 'Y', security_type => 'F', allow_flexfield_segments => 'Y', user_column_name => 'ATTRIBUTE1', user_column_type => 'VARCHAR2', user_column_width => 20, user_column_max_size => 240, user_column_sequence => 10, user_column_displayed => 'Y', user_column_required => 'N', user_column_display_width => 20, user_column_prompt => 'Enter Attribute1 Value', user_column_default_value => 'DEFAULT_VALUE'); COMMIT; DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Key Flex ID: ' || l_key_flex_id); END; ``` 在上面的示例代码中,我们定义了一个名为MY_KEY_FLEX的新键弹性域,该键弹性域包含一个名为ATTRIBUTE1的用户列。我们还指定了键弹性域的描述、应用程序名称、段名和代码等其他参数。在执行该代码时,会将新键弹性域的ID存储在变量l_key_flex_id中,并将其输出到控制台。

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# 读取数据集 data = pd.read_csv('./ebs/waveform-5000.csv') epsilon = 1e-10 # 去除第一行数据(属性名称) data = data.iloc[1:] # 提取属性列和类别列 X = data.iloc[:, :-1].values.astype(float) #x表示属性 y_true = data.iloc[:, -1].values #y表示类别,最后一列 # 数据标准化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化NMF模型 n_components = range(2, 20) # 不同的n_components值 silhouette_scores = [] # 存储每个n_components的轮廓系数 best_silhouette_score = -1 best_n_components = -1 # 对不同的n_components进行迭代 for n in n_components: nmf = NMF(n_components=n) features = nmf.fit_transform(X_scaled) labels = nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # labels2 = nmf.components_.argmax(axis=1) # 根据聚类结果计算轮廓系数 # silhouette_avg = silhouette_score(X_scaled, labels) silhouette_avg = calinski_harabasz_score(X_scaled, labels) silhouette_scores.append(silhouette_avg) print(f"n_components={n}: Silhouette Score = {silhouette_avg}") # 选择最佳的n_components if silhouette_avg > best_silhouette_score: best_silhouette_score = silhouette_avg best_n_components = n print(f"best n_components = {best_n_components}") # 绘制得分图 plt.plot(n_components, silhouette_scores, marker='o') plt.title("NMF Clustering Performance") plt.xlabel("n_components") plt.ylabel("Silhouette Score") plt.show() print(f"best n_components = {best_n_components}") print(f"best Silhouette Score = {best_silhouette_score}") # 使用最佳的n_components进行聚类 best_nmf = NMF(n_components=best_n_components) best_features = best_nmf.fit_transform(X_scaled) # labels = best_nmf.components_.argmax(axis=1) labels = best_nmf.transform(X_scaled).argmax(axis=1) # 使用PCA进行降维和可视化 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=labels) plt.title(f"NMF Clustering (n_components={best_n_components}) with PCA Visualization") plt.xlabel("Principal Component 1") plt.ylabel("Principal Component 2") plt.show()中文解析代码流程和步骤

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