2

我正在尝试开发一种算法，该算法可以报告数据集之间出现类似模式的频率和接近度。

简单的例子：

set1 = [0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 3, 0]
set2 = [1, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
set3 = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 3]

这些集合中的每一个都有一个 1、2 和 3，但这些数字在 set2 和 set3 中更接近。

我怀疑我可以通过列表推导来完成这项任务。我可以将数据绘制到变量 x 和 y 中，并将每个匹配项编入一个列表列表，其中一个嵌入式列表中的第一个元素是找到的匹配字符串，第二个和第三个元素是它们的位置。我可以通过另一个函数运行这个列表，该函数计算这些匹配发生的频率和接近程度，并报告一个百分比。

或者也许有更优雅的方式来做到这一点？

我仍然是一个 Haskell 新手。任何意见，将不胜感激。

4

1 回答 1

3

好的，如果您按顺序排列有 1、2、3 ，那么您就有计算接近度的公式：prox = indexOf 3 - indexOf 1 - 2。所以，prox 是 1..2 和2..3。你可以用 Haskell 写：

prox :: [Integer] -> Int
prox s = i3 - i1 - 2
  where
    Just i3 = findIndex (==3) s
    Just i1 = findIndex (==1) s

您可以针对这种情况进行概括，而无需假设 1 先行且 3 后行。

于 2012-05-05T08:30:12.300 回答