В настоящее время, как код написан из Cognitive Foundry
Распространение сродства
Он написан с использованием функции расхождения, которая принимает DataType примеров, изкоторый вычисляет матрицу подобия, используя любую функцию расстояния, которую вы определяете, например, Евклидово квадратное расстояние.
проблема, которую я пытаюсь решить, состоит в том, что в настоящее время я пытаюсь проверить набор данных для кластеризации изображений, полученных из базы данных Olivetti Face.Эти данные уже содержат матрицу сходства, основанную на цвете или значении.Поэтому мне не нужна функция дивергенции.Однако код, похоже, заблокирован с использованием функции расхождения.
Может ли кто-нибудь помочь объяснить, как я могу написать AP, используя ту же библиотеку, но без функции расхождения?Это важно для библиотеки?Я думал просто обойти это вообще, но ему нужно «что-то», чтобы получить размер данных и генерировать информацию о кластере (кажется).У меня уже есть функция конструктора, которая копирует сгенерированную матрицу сходства в класс.Я запустил AP и получаю 650 кластеров из 900 точек данных.Это не кажется правильным, и мое первое предположение состоит в том, что функция дивергенции вызывает проблемы.