Ты придумал мне анализ Ахматовой.
Я думаю, что это первый раз, когда я когда-либо слышал об этом... Что это такое? Вы хотите сказать, что поскольку в моем наборе данных нет значений, то каждому столбцу можно присвоить любое значение, просмотрев его соседей (т.е. сгруппировав)? Или я здесь чего-то не понимаю, и мне просто нужно больше примеров, чтобы я знал, о чем вы говорите? Спасибо!
Когда у вас есть n-мерный вектор x = {0,...n} со столбцами y1,...yk и строками r1,...rk, если вы найдете некоторую функцию f(x), такую, что g(x) =f(g(y))+fg(y), тогда вы получите ахматовы для всех пар столбцов в вашем наборе данных, которые удовлетворяют f(x). Это очень полезно при работе с большими наборами данных, подобными этому, где каждая отдельная строка оказывает ненулевое влияние на все остальное.
Ах, ладно, теперь я понимаю. Итак, в основном мы группируем наши данные в подмножества в зависимости от того, содержат они определенные типы переменных / значений или нет. Затем мы просматриваем эти группы, чтобы увидеть, сколько раз эти значения встречаются внутри них. Это правильно? Если да, то спасибо вам! :)