如何使用 C# 在 Accord.NET 中构建观察数组答案

【问题标题】：How to build up the observation array in Accord.NET using C#如何使用 C# 在 Accord.NET 中构建观察数组
【发布时间】：2018-01-27 03:23:35
【问题描述】：

我正在努力学习 Accord.NET 和 AI 世界的基本原理... 目标是使用 K-Means 算法对客户列表进行聚类。对于每个客户，我获得了三个功能：

CustomerID, ProductCategory, TotQty, TotAmount

AAA, 01, 50, 3000
AAA, 02, 10, 150
BBB, 01, 45, 2700
...

现在，我必须将观察结果传递给 K-Means 算法：

double[][] observations = ... (?)

// Create a new K-Means algorithm
KMeans kmeans = new KMeans(k: 10);

// Compute and retrieve the data centroids
var clusters = kmeans.Learn(observations);

// Use the centroids to parition all the data
int[] labels = clusters.Decide(observations);

第一个问题：我必须按客户对数据进行分组吗？像这样：

double[][] observation =
{                 
  new double[] { 1, 50, 3000,  2, 10, 150 },
  new double[] { 1, 45, 2700}
}

或：

double[][] observation =
{                 
  new double[] { 1, 50, 3000},
  new double[] { 2, 10, 150},
  new double[] { 1, 45, 2700}
}

第二个问题：我如何将结果追溯到原始 CustomerID？我的意思是，一旦我得到带有分配标签int[] labels = clusters.Decide(observations); 的结果，我如何确定哪个客户属于哪个集群/标签？

【问题讨论】：

1) 可能 - 如果您的客户可以被视为个人观察，那么是的，您可以按客户对他们进行分组 - 但只保留每个客户之间不同的功能。 2) Decide 方法的输出将与您传递给它的观察数组的顺序相同 - 因此，如果第一个客户是第一个观察值，则 Decide 函数的第一个输出将是第一个客户的标签.如果可以，请在此处或在 Accord.NET 的问题跟踪器中发布您的数据的简短示例，我们可以尝试为您提供一个工作示例！ :-)
感谢塞萨尔的支持！我将直接在 Accord.NET 问题跟踪器上提供示例数据

标签： c# algorithm k-means accord.net

【解决方案1】：

我为 c# 制作了通用 K-means 库

所以你可以用它来回答你的第二个问题。（获得质心后，您可以获得属于该质心的对象）

https://github.com/pashkovdenis/K-means/

【讨论】：

我看过你的代码，但是：1）它需要修复.sln（解决方案）文件，它似乎指的是旧版本的VS，基本上，我从刮。 2) 该项目不使用 Accord.NET。我更喜欢使用 Accord.NET 方式，因为它是一个非常广泛的解决方案，拥有强大的社区基础。不过还是谢谢大家的支持