def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01): self.n = n_inputs self.m = n_rules self.lr = learning_rate # Initialize MF parameters using k-means clustering kmeans = KMeans(n_clusters=1) x0 = [i for i in np.zeros(self.n)] kmeans.fit([x0]) centroids = kmeans.cluster_centers_.flatten() sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 self.params = { "mf_params": np.random.rand(self.n*self.m*2), "out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,) }修正错误
时间: 2024-02-14 14:03:25 浏览: 19
根据您提供的代码,可以将其修正如下:
```python
def __init__(self, n_inputs, n_rules, learning_rate=0.01):
self.n = n_inputs
self.m = n_rules
self.lr = learning_rate
# Initialize MF parameters using k-means clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=self.m)
x0 = np.random.rand(100, self.n) # 用于聚类的样本点
kmeans.fit(x0)
centroids = kmeans.cluster_centers_ # 获取聚类中心
sigmas = np.ones(self.m) * (kmeans.inertia_ / self.m) ** 0.5 # 计算标准差
self.params = {
"mf_params": np.concatenate([centroids.flatten(), sigmas.flatten()]),
"out_params": np.random.rand((self.n+1)*self.m,)
}
```
在修正后的代码中,我们将k-means聚类的聚类数设置为`self.m`,并使用随机生成的样本点`x0`进行聚类。然后,我们通过`kmeans.cluster_centers_`获取每个聚类的中心点,并通过计算`sigmas`来确定高斯隶属度函数的标准差。最后,我们将所有的高斯隶属度函数参数连接起来,构建成一个包含所有参数的`self.params["mf_params"]`数组。