Question

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问题如下，请您提供一点点思路就好。。
当前，一类针对可信度计算问题在各类学术领域呈现出蓬勃的发展趋势。我们使用对犯罪嫌疑人辨识这个背景来描述这个问题。
假设一个社区警局需要监视n个犯罪嫌疑人X1，X2，…，Xn；这些犯罪嫌疑人会在本社区内引发诸如盗窃之类的民事案件。在某确定日期t，公安干警会观测这些嫌疑人的日常情况C ( X , t )。若C ( X , t ) = 1，我们认为此嫌疑人进行了可疑的异常行为，反之则无。同时，每天干警会接到社区内是否确实发生民事案件的状态反馈A ( t )，当A ( t ) = 1时，存在一起民事案件发生。这样的观测记录可以用下表来描述：

t X1 X2 X3 X4 A
1 0 1 1 0 0
2 1 0 1 1 1
3 0 1 1 0 1
… … …

我们认为，这些案件只可能由这些犯罪嫌疑人的某些或全部所造成（即不考虑外来流动分子因素），同时，针对案件存在不确定的犯罪模式，它们包括以下几种可能形式：
（1） 单独作案；
（2） 某二/三/四……个人合伙作案；
（3） 某二/三……个人之间存在仇恨，一旦其中数个作案则另一些人不会作案；
（4） 以上各种状况的组合。

问题1：
请你根据附件1中的数据找出可能的犯罪者和犯罪模式。案件对应的犯罪模式在当前数据中保持不变。对于你找到的结果，评判其正确率。
（附件1.txt：第一行标明了嫌疑人Xi，从第二行开始为每天嫌疑人们的行为观测C和状态A数据。数据共500组。）

问题2：
你可能发现，针对一批“行为观测-状态”数据，可能存在多种犯罪模式，而它们均能够有效地解释数据。干警们为此改进了统计方式。在新的统计模式下，A不再是布尔整数，而是一个位于 [ 0 , 1 ] 区间内的浮点数，它的值的大小反映了民事案件危害的严重程度。每天干警们接到数类（ > 1 ）民事案件，每种案件对应一种犯罪模式。我们认为，对于每一类不同的犯罪模式，其所能够造成的社会危害也不相同，且为一 [ 0 , 1 ] 区间内浮点数；状态A则为危害相加。每类案件对应的犯罪模式在当前数据中保持不变。
请你根据附件2中的数据，找出可能的几类不同犯罪模式及其犯罪者。对于你找到的结果，评判其正确率。
（附件2.txt：和附件1的格式类似）
问题补充：我只要一句话的思路而已。。
lxlsm123@126.com

Answer 1

已经做好，发过来你邮箱了