poids Calculer pour une score de similarité

Question

suppose qu'il ya un ensemble de données comme suit:

dataA: { 
    attribute1: x, 
    attribute2: y, 
    attribute3: z 
} 

Je veux calculer la corrélation entre les données structurées similaires (par exemple: dataA, dataB, dataC ...)

et moi avons une mesure de similarité pour chaque attribut de chaque ensemble de données. (Ex: similitude des x avec d'autres valeurs de attribute1 est 0,11, la similitude des y avec d'autres valeurs de attribute2 est 0.22, la similitude des z avec d'autres valeurs de attribute3 est 0,33)

Je vais présenter le score de corrélation une approche moyenne pondérée où est défini un poids pour chaque attribut (Ex: poids de attribute1 est w1 etc.):

Score for dataA = { (0.11 x w1) + (0.22 x w2) + (0.33 x w3) }/{w1 + w2 + w3} 

Si je vais mener une expérience pour trouver les poids optimaux, comment puis-je faire il?

MISE À JOUR:

Puis-je faire une expérience pour vérifier la probabilité de chaque valeur d'attribut à modifier puis utiliser cette valeur en quelque sorte?

Answer 1

Comment sur the assignment problem ou the simplex method?