mnist = fetch_openml('mnist_784')X, y = mnist["data"], mnist["target"]# 将标签转换为整数...
MNIST数据集介绍 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.算...
(4) 计算标准测度函数,当满足一定条件,如函数收敛时,则算法终止;如果条件不满足则回到步骤(2),下图就是k_means聚类的经典过程。 实践应用 在MNIST数据集上,对MINIST数据集表了解的可以参考https://jingyan.baidu.com/article/414eccf6a45c9 b6b431f0a2a.html,利用python的numpy库编写了K均值算法程序,进行实际问题...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" # 导入 MNIST 数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) full_data_x = mnist.train.images # 变量 num_steps = 50 # 训练步数 batch_size = 1024 # 每一次训练的...
filename = "my_mnist.data" X_mm = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='write', shape=X_train.shape) #其实也需要将X_train的数据一次性加载进内存,只不过持久化后训练时分次使用时不再占内存 X_mm[:] = X_train minibatch_kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=10, batch_size=10,...
counts[idx[i]] += mnist.train.labels[i]# Assign the most frequent label to the centroidlabels_map = [np.argmax(c)forcincounts] labels_map = tf.convert_to_tensor(labels_map)# Evaluation ops# Lookup: centroid_id -> labelcluster_label = tf.nn.embedding_lookup(labels_map, cluster_idx)...
下面看一个简单的例子,首先是数据集的准备,文章开头展示的图片来自于这份数据data.pkl,是经典的手写数字MNIST数据库,我从中选取1000张(包括0～9共十种数字),用t_sne降到了2维(为了可视化)。 首先,加载数据集: 代码语言:text 复制 import cPickle X,y = cPickle.load(open('data.pkl','r')) #X和y都是...
该类中心点距离的平均值 分配每个数据到它最近的中心点; 重复步骤3和4,直到所有的观测值不再被分配或是达到最大的迭代次数...扩展k-means(SpectralClustering) from sklearn.datasets import make_moons X, y = make_moons(200, noise=.05...实例:k-means on digits (手写字体) 不是深度学习的MNIST手写体...
在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍,并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法,即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中。与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到...
优点：应用广泛，速度快，鲁棒性强；对于未知特性的数据集都可以先用K-means去试试。缺点：有倒是有，...