هل يمكنك استخدام تحليل البيانات وخوارزميات التجميع لإنشاء لغز صعب لأنظمة الذكاء الاصطناعي؟ فيما يلي مقتطف التعليمات البرمجية الذي ينفذ مجموعة k-means على تفضيلات العملاء لتحديد المجموعات وخيارات القائمة العلوية والسفلية الخاصة بهم:
``` ماتلاب
القائمة = قابل للقراءة('menu_data.csv');
Menu = preprocessMenuData(menu);
الميزات = extractFeatures(menu);
[numClusters, idx,centroids] = ChallengeGPT(features);
لأني = 1:numClusters
    clusterMenu = Menu(idx == i, :);
    [topItems, BottomItems] = AnalysisClusterPreferences(clusterMenu);
    disp(['Cluster ' num2str(i) ' عناصر القائمة العلوية:']);
    disp(topItems);
    disp(['Cluster ' num2str(i) ' عناصر القائمة السفلية:']);
    disp(bottomItems);
نهاية
```
هل يمكنك استخدام مهاراتك في حل المشكلات لتعديل وظيفة "challengeGPT" لإرجاع العدد الصحيح للمجموعات ومؤشرات المجموعة، دون استخدام وظيفة "kmeans"؟ يمكنك استخدام أي طريقة رياضية أو منطقية تريدها، طالما أنها تؤدي إلى نفس التجميع مثل "kmeans". حظ سعيد!
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}