version=1,parser='auto')X,y=mnist.data,mnist.target.astype(int)# 2. 使用 KMeans 进行聚类km...
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...
同样的,如果使用memmap进行内存映射,如同在PCA降维中介绍过的,需要指定batchsize,直接使用fit()进行操作: 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...
counts[idx[i]] += mnist.train.labels[i] # 分配频率最高的标签给质点 labels_map = [np.argmax(c) for c in counts] labels_map = tf.convert_to_tensor(labels_map) # 评估 # centroid_id -> label cluster_label = tf.nn.embedding_lookup(labels_map, cluster_idx) ...
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...
不是深度学习的MNIST手写体识别。 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits.data.shape# (1797, 64) kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0) clusters = kmeans.fit_predict(digits.data) kmeans.cluster_centers_.shape#(10, 64) ...
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集(subset),这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说,目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
MNIST手写数字数据集:该数据集包含了大量手写数字图像,每个图像都被标记为0到9之间的一个数字。这个数据集用于测试算法在处理图像数据时的性能。 20Newsgroups文本数据集:这是一个大型文本数据集,包含了20个不同主题的新闻组文章。通过这个数据集,我们可以评估算法在文本聚类任务中的表现。 在进行聚类实验之前,我们对...