R - frbsパッケージエラー - 不正確な次元数

Question

私はfrisパッケージを実行して、分類問題を解決しようとしています。例としてirisデータセットを取っています。

私のデータセット（Dataset_match）には、9つの入力変数（すべて数値）、1つのバイナリ出力変数と27の196の観測値が含まれています。

data.train<-Dataset_match[1 : 17200, ] 
data.test<-Dataset_match[17201 : 27196, 1:9] 
data.real<-matrix(Dataset_match[17201 : 27196, 10],ncol = 1) 
range.data.input<-apply(Dataset_match[, -ncol(Dataset_match)], 2, range) 

方法とそのパラメータが定義された次のように：

は、私は次のようにデータを分割しました

method.type <- "FRBCS.W" 
control <- list(num.labels = 15, type.mf = "GAUSSIAN", type.tnorm = "MIN",type.snorm = "MAX", type.implication.func = "ZADEH") 

をしかし、私は使用して、モデルを生成しようとすると、 ：

object.cls <- frbs.learn(data.train, range.data.input, method.type, control) 

私は次のエラーを取得する：

Error in MF.temp[m, ] : incorrect number of dimensions. 

誰かが私にこれについていくつか手がかりを与えてくれますか？

私はRで簡単ではないし、問題のパッケージに関する多くの情報を見つけることができません。

Answer 1

私はfrbsパッケージも使い始めています。これは私がクラス変数に関して見つけたものです。

クラス変数は、単調数値でなければならず、{0,1}の0より大きい

値は、エラーが発生することになります。 {-1,1}はエラーになりましたが、{1,2}はエラーになりました。

これは、虹彩データセットのクラス変数が "unclass（）"である行のdemo（）の例で見ることができます。

irisShuffled[,5] <- unclass(irisShuffled[,5]) 

この行は元の係数変数をとり、値{1,2,3}を持つ数値に変換されます。

これが役に立ちます。