mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]不能用,可以用其他方法算出吗
时间: 2024-06-07 07:07:31 浏览: 15
这行代码的作用是根据训练数据集中每个特征的值,创建相应数量的隶属度函数。如果您想使用其他方法实现相同的功能,可以考虑以下两种方法:
1. 使用其他模糊聚类算法:您可以使用其他模糊聚类算法(如FCM)来聚类训练数据,并使用聚类结果来生成隶属度函数。这种方法可能需要更多的调参和计算时间。
2. 手动定义隶属度函数:如果您已经对数据集有了一定的了解,您可以手动定义隶属度函数,而不是自动从数据集中学习。这种方法需要一定的领域知识和经验,但可以更有效地控制隶属度函数的形状。
相关问题
mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(features_train.shape[1])]怎么调用
这段代码是为了创建模糊逻辑的隶属函数,其中features_train是训练集的特征矩阵,n_sets是每个特征的隶属函数数量。如果想调用这段代码,需要先设置好features_train和n_sets的值。然后直接调用即可,例如:
```
n_sets = 5
features_train = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 假设有3个样本,每个样本有3个特征
mf = [create_membership_functions(features_train[:,i], n_sets) for i in range(3)]
```
这样就得到了一个包含3个元素的列表mf,每个元素都是一个包含5个隶属函数的列表,表示第i个特征的5个隶属函数。
mf_norm = mf_out / norm用np的乘除法
好的,您的问题是如何用 NumPy 中的乘除法计算 mf_norm = mf_out / norm,是吗?
可以使用 NumPy 的除法符号 / 来计算 mf_norm,代码如下:
```python
import numpy as np
mf_norm = mf_out / norm
```
其中,`mf_out` 和 `norm` 分别是你计算 mf_norm 所需的两个 NumPy 数组。除法符号 / 会自动执行逐元素除法操作,即将 `mf_out` 中的每个元素分别除以 `norm` 中对应位置的元素,得到一个新的数组 `mf_norm`。
需要注意的是,如果 `norm` 中某个元素为 0,那么除法操作会导致运行时错误。为了避免这种情况,可以在除法前先将 `norm` 中所有为 0 的元素替换为一个很小的非 0 值,比如 1e-8。代码如下:
```python
norm[norm == 0] = 1e-8
mf_norm = mf_out / norm
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)