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python
时间: 2024-05-29 16:14:39 浏览: 21
这段代码的作用是基于训练集中每个特征的值,生成模糊集的隶属度函数。如果您不想使用模糊逻辑,可以考虑使用传统的机器学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)或随机森林(Random Forest)等。这些算法可以直接使用原始数据进行训练,而无需进行模糊化处理。
如果您仍然需要进行模糊化处理,但不想使用模糊逻辑,可以考虑使用其他模糊化方法,如神经模糊网络(Neuro-Fuzzy Network)或模糊C均值(FCM)算法等。这些算法可以生成与模糊逻辑相似的隶属度函数,但使用不同的方法实现。
需要根据您的实际情况和需求,选择最适合的方法进行处理。
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
```
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