我有一个具有“n 到 m”关系的数字数据集(作为数据库表)。例如:
A | B
-----
1 | 1
1 | 2
1 | 9
4 | 2
7 | 8
7 | 11
我想“训练”一个分类器(使用 weka？)来告诉我哪个 A 最有可能成为一组 B。例如:[1,2,8] 应该按照 {1:2, 4:1, 7:1} 的方式告诉我一些信息，即:“该集合在 A N 次中找到”
我当然可以用 sql 和我最喜欢的脚本语言来实现它。但是，我想知道是否有更多 - 我猜是“正式” - 的方式来做到这一点。我有 weka 运行，我有我的数据库连接，但是我不知道要采用哪个分类器(许多拒绝服务)我也非常感谢一些理论背景的链接(例如它叫什么我喜欢做什么和存在哪些改进)。
如果您在 R 中更加通用，我也会欣赏“R”方式。(但是，我不仅对解决我的问题感兴趣，而且对了解这是什么类型的问题感兴趣——我会通过 weka 解决方案。)如果这在任何方面都是一个重复的问题，我很抱歉，但遗憾的是我缺乏信息来指定我在这里寻找的内容。学习和研究的可视化和其他输出会很棒，你。
在此先感谢您的阅读，希望对您有所帮助。
最佳答案
在 R 中你可以这样做:
foo = data.frame(A=c(1,1,1,4,7,7),B=c(1,2,9,2,8,11))
foo
# A B
# 1 1 1
# 2 1 2
# 3 1 9
# 4 4 2
# 5 7 8
# 6 7 11
table(foo[foo$B %in% c(1,2,8),]$A)
# 1 4 7
# 2 1 1
还需要什么吗？
关于r - 数值分类器(？)Weka/R，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13445496/