Библиотеки Машинного обучения C/C++ для [закрытой] Кластеризации
Нет необходимости в именовании между объявлением аргумента и тем, что находится в скрипте. Думайте об этом как о передаче значения функции (потому что это именно то, что происходит). Вы можете либо передать жестко закодированное значение
dw_1.Retrieve (“doctors_orders”)
, либо передать содержимое переменной
string ls_ValueForDW
ls_ValueForDw = “doctors_orders”
dw_1.Retrieve (ls_ValueForDW)
В ожидании следующего шага я бы посоветовал захватить целочисленный возврат из Retrieve () в переменную, чтобы вы могли хотя бы увидеть ее в отладчике.
Удачи.
2 ответа
The Open Source C Clustering Library from the Human Genome team at the University of Tokyo looks promising. It has K-means as well as other flat hierarchical clustering algorithms. Scroll down in their page for the bare library without the GUI. The Wikipedia-Clustering project seems nice and a bit lighter. Here's a specialized K-means library from The University of Mariland. I suggest you look at these considering your type of data. Preprocessing data to create feature vectors may be challenging.
Я не уверен, что вы ищете алгоритмы, такие как C4 .5, ID3 и т. Д. Или нет. Если вы это сделаете, вы можете скачать отдельные источники с университетских сайтов, где они активно исследуются.
Например: C4.5 Источник можно найти на сайте Куинлана .