向大佬求助求助，把以下随机生成的东西分类

[我是飞哥大英雄]

图书分类器 以下第一列为商家编号，第二列为商家所提供的书的种类（类别）的不同组合，第三列是组合后的总价格。 求怎么按照哪些随机生成的商家的书的类别分类 如 A类的 商家有，， 价格为，， B类的商家有，，价格为，， AB类的商家有，，价格为，， AD类商家有，， 价格为，， …………………………… …………………………… EACBD类商家有？。价格？。 注：AB，和BA是一类的，放在一起 ABC，BCA，CBA是一类放在一起 好像有多种组合方式 好像 用矩阵吧 想要输出所有的分类结果 以下为项目链接，这里面是随机生成的图书商家信息 图片上是未做完的 求帮助啊啊啊啊 积分不够只有20，

[我是飞哥大英雄]

https://pan.baidu.com/s/1B_O5mNEVboOLfGqmQCmYmQ

[我是飞哥大英雄]

引用 1 楼 小_@的回复:

https://pan.baidu.com/s/1B_O5mNEVboOLfGqmQCmYmQ

这是项目链接，求大家帮助

[wanghui0380]

又是笛卡尔集？？哦，不是已经组合过了，需要判定“特征相似度”，采用“余弦相似度”（忽略距离，只判定角度）

[wanghui0380]

https://blog.csdn.net/weixin_43666029/article/details/89306480

[我是飞哥大英雄]

不是吧，只是把生成的结果，存进矩阵里，然后在判断吧

[我是飞哥大英雄]

引用 3 楼 wanghui0380的回复:

又是笛卡尔集？？哦，不是已经组合过了，需要判定“特征相似度”，采用“余弦相似度”（忽略距离，只判定角度）

不是吧，只是把生成的结果，存进矩阵里，然后在判断吧，用相似度也分不了类呀

[wanghui0380]

字符串A.排序.indexof(字符串B.排序) 这样其实也行，反正你要做的事情就是忽略距离，排序的做法是归一化，把字符编码顺序当向量，直接归一，这样没距离什么事情了。

[wanghui0380]

引用 6 楼 小_@ 的回复:

[quote=引用 3 楼 wanghui0380的回复:]又是笛卡尔集？？哦，不是已经组合过了，需要判定“特征相似度”，采用“余弦相似度”（忽略距离，只判定角度）

不是吧，只是把生成的结果，存进矩阵里，然后在判断吧，用相似度也分不了类呀[/quote] 相似度1就是一样，ABC和BAC在忽略距离的情况下，他们一样，相似度为1

[wanghui0380]

用相似度也分不了类，话说，现在所谓的人工智能，恰恰是相似度做分类器的，无论是 看看git上一个上星的人工智能学习攻略 有监督学习 数据预处理 简单线性回归 多元线性回归 逻辑回归 k近邻法(k-NN) 支持向量机(SVM) 决策树 随机森林 无监督学习 K-均值聚类 层次聚类

[我是飞哥大英雄]

引用 8 楼 wanghui0380的回复:

[quote=引用 6 楼 小_@ 的回复:] [quote=引用 3 楼 wanghui0380的回复:]又是笛卡尔集？？哦，不是已经组合过了，需要判定“特征相似度”，采用“余弦相似度”（忽略距离，只判定角度）

不是吧，只是把生成的结果，存进矩阵里，然后在判断吧，用相似度也分不了类呀[/quote] 相似度1就是一样，ABC和BAC在忽略距离的情况下，他们一样，相似度为1[/quote] 好的，感谢您，我有开阔了视野。以前都没听说过这

[亚特兰蒂斯DE]

笛卡尔 写法 能解决 一看你这个 还写ui 要用异步编写 处理这类数据 断点调试就行了 不要显示ui 出来 速度会非常慢 如果数据量很大.

[我是飞哥大英雄]

引用 11 楼 Bycnboy的回复:

笛卡尔 写法 能解决 一看你这个 还写ui 要用异步编写 处理这类数据 断点调试就行了 不要显示ui 出来 速度会非常慢 如果数据量很大.

但是还是不会呀-_-||，可以帮忙写下吗

[我是飞哥大英雄]

引用 11 楼 Bycnboy的回复:

笛卡尔 写法 能解决 一看你这个 还写ui 要用异步编写 处理这类数据 断点调试就行了 不要显示ui 出来 速度会非常慢 如果数据量很大.

笛尔，卡不不不行。我说的意思你理解错了吧？是这样的，就是把生成的那些这些字母给分类，而不是让他们组，合不管是一个字母，还是多个字母，就是让他们分类，按照一个字母相同的字母分类，两个的话就按两个相同的字母分类，三个的话就按三个相同的，以此类，，主要就是把生字母成的那些给随机，给他分类，而不是把它，给组合像淘宝买东西买衣服，嗯，大小码颜色那种组合。 现在要解决的问题就是怎么把他给分类？或者就是把它里面每一个存到一个5乘5矩阵里面，嗯，如果只有a的话，就是后面四个全部都是空的或者其他值，如果有B的话，前边第一个是空的，后边第三个是空的或者其他值，如果都有的话，就是排的话，就是abcde，这种排法就是放到矩阵里边，要解决的问题就是这个问题

[threenewbee]

用k-mean聚类下，python下的 sklearn库，现成的