Как найти оптимальные значения матрицы на основе определителя с помощью Python - PullRequest
0 голосов
/ 26 сентября 2019

Я новичок в программировании, поэтому я хочу найти оптимальный набор значений строк на основе логики максимального детерминанта.

1) Установите 1-й столбец 'Serial_no' в качестве индекса.

2) Возьмите первые 'N' значения строки в качестве пользовательского ввода, так что (N> = No_of_Columns), то есть в этом случае 6.

3) Создайте матрицу [A] со значениями строки (т.е. [A] NxNo_of_Columns)

4) Создайте Матрицу [A +], выбрав другую строку, которая еще не является частью Матрицы A, так что определитель | [A +] транспонирует * [A +] |является максимальным.

5) Создайте матрицу [A-], удалив строку из [A +] так, чтобы определитель | [A-] transpose * [A-] |является максимальным.

6) Рассчитайте соотношение | [A-] transpose * [A-] | / | [A] transpose * [A] |.Если коэффициент равен 1, выведите [A-] в качестве оптимальной матрицы вместе со значениями индекса.

7) Иначе повторите шаги 3), 4), 5), 6) так, чтобы матрица [A−] стала матрицей [A] для следующей итерации, пока отношение не станет равным 1.

Набор данных:

Serial_no,A,B,C,D,E,F
1,0.379,-0.588,-1.69,-0.0135,0.083,-0.0297
2,-0.144,0.278,0.354,-0.000672,-0.0228,0.014
3,0.295,-0.157,-1.63,-0.00451,0.0778,-0.00969
4,0.371,-0.623,-4.98,-0.000253,0.0872,-0.0109
5,0.369,-3.11,-8.3,-0.0000105,0.0871,-0.0327
6,0.369,-0.899,-7.19,-0.0000177,0.0872,-0.0109
7,0.383,-1.04,-2.76,-0.00418,0.089,-0.033
8,0.369,-1.04,-8.3,-0.00000263,0.0871,-0.0109
9,-0.124,0.421,0.679,0.00246,-0.0216,0.0133
10,0.37,2.15,-17.1,0.000244,0.0871,0.0109
11,0.369,5.61,-14.9,0.0000352,0.0872,0.0327
12,0.369,1.45,-11.6,-0.000000963,0.0872,0.0109
13,0.369,3.53,-9.41,-0.00000186,0.0872,0.0327
14,0.369,6.44,-17.2,0.000513,0.0872,0.0327
15,-0.11,-2.57,4.11,-0.000127,-0.0209,-0.0131
16,-0.11,-2.76,4.43,-0.000606,-0.0211,-0.0132
17,0.37,0.761,-6.09,0.0000571,0.0871,0.0109
18,0.3678,1.45,-3.88,0.00209,0.0865,0.0325
19,0.381,-2.46,-19.4,-0.00274,0.0874,-0.0111
20,0.369,4.36,-11.6,-0.000003,0.0872,0.0327
21,-0.111,-1.74,2.79,0.000000903,-0.0209,-0.0131
22,-0.111,-1.91,3.05,-0.000000953,-0.0209,-0.0131
23,0.368,2.28,-6.09,0.000164,0.0871,0.0327
24,-0.11,-0.913,1.46,-0.0000412,-0.0209,-0.0131
25,-0.111,-1.08,1.73,-0.0000101,-0.0209,-0.0131
26,-0.144,-0.278,0.354,0.000672,-0.0228,-0.014
27,0.344,-0.344,-2.76,-0.00202,0.0877,-0.0107
28,0.369,3.11,-8.3,0.0000105,0.0871,0.0327
29,0.383,1.04,-2.76,0.00418,0.089,0.033
30,-0.124,-0.421,0.679,-0.00246,-0.0216,-0.0133

Dataset

Исходная матрица [A]: Если N = 6

A matrix

import pandas as pd
import numpy as np

#importing t dataset with pandas
dataset=pd.read_csv('Dataset.csv')
dataset = dataset.set_index('Serial_no')
X=dataset.iloc[:,:]

print("::::\n",X)
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...