Question

我有许多实例，每个实例都有其自己的列表，这些列表表示随后的不同步骤。例如：

1284 -> [0, 100, 200, 100, 200, 300, 600]
1285 -> [0, 100, 200, 100, 200, 300, 500, 999]
1286 -> [0, 100, 200, 300, 600]
...
13023 -> [0, 100, 170, 100, 200]

例如，实例1284经历了0到600的步骤

我设法获取了每个实例的路径列表，但是我想找到带有循环的实例并对它们进行分类。例如，实例1284两次执行步骤100和200。

我想知道怎么做。我想到了使用scikit learning进行无监督分类，但是我对此并不熟悉，也不知道如何对这些列表进行分类。

一些帮助将不胜感激。谢谢！

Answer 1

我认为您可以使用以下技巧来进行此操作而无需任何机器学习

将步骤列表更改为一组
现在将集合的大小与原始步骤的大小进行比较
如果大小相同，则所有步骤都是不同的
否则会有一个循环

我基于这种算法的假设是，如果没有循环，那么所有步骤都是不同的。

list_1284 = [0, 100, 200, 100, 200, 300, 600]

set_1284 = set(list_1284)

if len(set_1284) != len(list_1284):
   print "There exists a loop"

else:
   print "No loop exists"

Answer 2

我认为您可以使用诸如聚类之类的无监督机器学习算法，该算法会将您的相似实例分为一组，称为聚类。

在scikit中可以使用聚类算法，您可以通过下面的链接

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#clustering

有没有一种方法可以使用scikit的无监督方法来学习将某些列表分类为不同的组？

2 个答案: