如何解决有没有办法从不受监督的数据集中获得关系？
我有一些数据，数据集包含以下功能，例如设备ID （整数），电话（整数），名称（字符串） ，设备ID 等。但是所有数据都没有标签。我的任务是获得一个人使用多个ID或多个设备的概率。我不知道该怎么做，有人知道吗？
为清楚起见，这是一个示例。 数据集就像
name id phone device_id
Jason 123 12345 12341231 ......
James 1345 312312 312312312 ......
Jason 123 53523 23115124 ......
所以我们发现Jason有2个电话号码，
如何通过机器学习方法或深度学习方法获得概率？
解决方法
执行此操作的一种可能方法是计算用户的相似度。
据我所知，用户的设备相似性是您的最终目标。
对于初学者，将名称和ID字段组合在一起，以唯一地标识用户。 生成一个特征向量，将所有剩余特征向量作为数组。
然后，您可以与所有其他用户一起运行嵌套for循环。 这将为您提供最接近的匹配，您可以设置阈值，也可以选择kNN来做到这一点。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
