Ссылка для скачивания статьи
Насколько я понимаю, в документе описаны следующие шаги для реализации поиска Crow:
- создание начальной популяции
- передача позиций фитнес-функция
- рассчитать NMI для позиций (с достоверностью метки, у меня есть основные сведения о наборах данных в статье)
- возвращать позиции с лучшими показателями NMI
- находить лучшие позиции
- передавать лучшие позиции в kmeans для использования в качестве центроидов
- kmeans находит конечный результат (то есть сообщества)
Chat GPT предлагает использовать kmeans здесь, в фитнес-функции, а затем вычислить nmi, используя результаты kmeans.
Таким образом, мне придется использовать kmeans. в двух разных местах: одно в фитнес-функции и два в самом конце кода, чтобы найти окончательные сообщества.
Я попробовал это решение, но в конце не получил правильных ответов. После того, как будут найдены окончательные сообщества, необходимо рассчитать четыре метрики: матрица NMI, точность, отзыв и модульность, но мне не удалось получить правильный ответ, такой же, как в таблицах в статье.
Как правильно? решение? Если вы поняли суть статьи, пожалуйста, объясните мне ее.
Если кто-нибудь сможет мне с этим помочь, я буду признателен. У меня мало времени, и я понятия не имею.
Я испробовал все возможные способы и использовал GPT для помощи, но не сработало.
Я даже заплатил деньги кому-то, чтобы он реализовал этот код для меня, но они просто дали мне несколько совершенно неправильных реализаций, потратили мое время и так и не вернули мои деньги.
Так что, если кто-нибудь здесь может мне помочь с этим, я' Не знаю, как их отблагодарить.
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... and-kmeans
Мобильная версия