Tak jak w temacie potrzebuje zrobić skrypt w języku R: Zastosowanie podejścia rozmytego do oceny i selekcji cech.
Skrypt polegałaby na wprowadzeniu elementów teorii wartości rozmytych do metod oceny i rankingu atrybutów w tablicy danych.
Skrypt powinien działać automatycznie oraz manualnie( sami wybieramy odpowiednie funkcje przynależności):
Kroki skryptu ręcznego:
- Wprowadzamy dane(tylko numeryczne)
- Określamy dla danych odpowiednie funkcje przynależności( ograniczamy się tylko do trójkątnej oraz trapezowej funkcji przynależności),oraz zmienne lingwistyczne
3.Rozmywamy dane
Natomiast skrypt automatyczny powinien działać następująco:
1.Wprowadzamy dane (tylko numeryczne)
2. Dyskretyzacja danych ze względu na decyzje ( dyskretyzacja powinna być zaawansowana np. ChiMerge)
3. Następnie podczas dyskretyzacji powstaną odpowiednie przedziały(np (2,4),(4,8)) i ze środka tych przedziałów(czyli od 3 do 6) powinny powstać odpowiednie funkcje przynależności( trójkątną bądź trapezowa)
4.Rozmywamy dane
Można korzystać ze wszystkich dostępnych bibliotek w R. Biblioteki do dyskretyzacji i fuzzy logic: RoughSets,discretization,splines2,FuzzyToolkitUoN,frbs,FuzzyR.
Dobrze by było przedstawić te funkcje przynależności na wykresie.
Bardzo bym prosił o pomoc w tym zadaniu.