Mathematica：零件分配

我想實現一個算法來從數據集中構建決策樹。我寫了一個函數來計算子集和特定分區之間的信息增益，然後嘗試所有可能的分區，並希望選擇「最佳」分區，因爲它具有最低的熵。此過程必須是遞歸的，因此，在第一次迭代之後，它需要爲您在上一步中獲得的每個分區子集工作。Mathematica：零件分配

這些是數據：

X = {{1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1}, {1, 1, 1, 0}, {1, 1, 0, 0}} 

Xfin[0]=X

這是函數：用於分區的子集的每個，嘗試所有可能的分區和計算IG。然後，它選擇具有IGMAX分區：

Partizioneottimale[X_, n_] := 
For[l = 1, l <= Length[Flatten[X[n], n - 1]], l++, 
For[v = 1, v <= m, v++, 
If[IG[X[n][[l]], Partizione[X[n][[l]], v]] == IGMAX[X[n][[l]]], 
X[n + 1][[l]] := Partizione[X[n][[l]], v]]]]

然後我把它叫做：

Partizioneottimale[Xfin, 0]

，它的第一個正常工作：

Xfin[1] 

{{{1, 0, 1, 1}, {1, 1, 1, 1}, {0, 1, 1, 1}, {1, 1, 1, 0}}, {{1, 0, 0, 0}}}

這是最低的熵分區。

但它不爲下者工作：

Partizioneottimale[Xfin, 1] 
    Set delayed::steps : Xfin[1+1] in the part assignment is not a symbol

有任何關於如何解決這個任何想法？感謝

來源

2013-05-11 Enrico Palumbo

沒有解開所有的邏輯簡單的解決方法是這樣的：

Partizioneottimale[X_, n_] := (
    xnp1 = Table[Null, {Length[Flatten[X[n], n - 1]]}] ; 
    For[l = 1, l <= Length[Flatten[X[n], n - 1]], l++, 
    For[v = 1, v <= m, v++, 
    If[IG[X[n][[l]], Partizione[X[n][[l]], v]] == IGMAX[X[n][[l]]], 
    xnp1[[l]] = Partizione[X[n][[l]], v]]]] ; 
    X[n+1] = xnp1 ;)

來源

2013-05-13 18:47:43 agentp

Mathematica：零件分配

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