Kmeans是一种简单易用的聚类算法,是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法,比如人脸搜索项目、物体检测项目(yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类)等。 一般使用Kmeans会直接调sklearn,如果任务比较复杂,可以通过numpy进行自定义,这里介绍使用Pytorch实现的方式,经测试,通过Pytorch调用GPU之后,能够提高多特征聚类的速度。
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: K-means 聚类算法(自定义实现,对一个 x,y 数据做分类) 示例如下: basic\demo06.py ''' K-means 聚类算法(自定义实现,对一个 x,y 数据做分类) 本例中可以把 x,y 数据理解为二维坐标上的一个点 K-means 聚类算法是一种把数据分成 k 个组的聚类算法 它先随机选...
为了开始使用PyTorch实现K-Means聚类算法并利用GPU加速,首先需要确保正确安装了PyTorch及其相关依赖。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它不仅支持高效的GPU计算,还提供了灵活且直观的API,非常适合用于实现各种机器学习任务,包括K-Means聚类。 安装PyTorch PyTorch可以通过多种方式安装,最常见的是通过pip或者conda环境。对于初...
pytorch学习笔记(kmeans简单实现) pytorch和numpy有很多相似之处,有种似曾相识的感觉,以下纪录pytorch常用的数据操作,并实现kmean,以对pytorch接口有初步熟悉。 torch.from_numpy(ndarray) 将一个numpy数据转成Tensor张量,二者共用内存,意味着修改其中之一,会影响另一个 torch.Tensor(ndarray) 依据ndarray创建一个张量,...
本系统基于推荐算法给用户实现精准推荐小说。 根据用户对物品或者信息的偏好,发现物品或者内容本身的相关性,或者是发现用户的相关性,然后再基于这些关联性进行推荐,种被称为基于协同过滤的推荐。 本系统使用了三种推荐算法:基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法、基于机器学习k-means聚类的过滤算法,以及三种算法...
版本2:利用网上的kmeans算法实现,GPU上跑 版本3:利用Pytorch的kmeans包实现,GPU上跑 相关资料 Kmeans算法介绍 算法简介 该算法是一种贪心策略,初始化时随机选取N个质心,不断迭代,让周围元素到质心的误差累积和最小,从而找到质心或者说对应的簇。 核心步骤 先得到待分类的大量数据(多维向量) 初步尝试得到最佳的...
kmeans_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_pytorch 项目简介 在数据科学的世界中, 是一个基于PyTorch实现的K-Means算法库。这个项目的目标是提供一个简单但强大的工具,用于处理大规模数据集的聚类任务。通过利用PyTorch的强大功能和灵活性,它为数据科学家和机器学习工程师提供了快速且可扩展...
最后,为大家提供一个pyTorch手推实现KMeans的代码(通过sklearn包也能方便调用),结合理论梳理一遍具体实现,相信可以理解的更为扎实。 小结 KMeans作为一种无监督聚类算法,在日常生活中有大量应用。经过适当的预处理,可以对数据做初步分析,甚至挖掘出隐含的价值信息(例如对用户日志做聚类,得到一些高频高质量的新FAQ)。
pytorch kmeans 轮廓系数pytorch kmeans轮廓系数 K-means算法是一种常用的聚类算法,它通过将数据点分配到K个簇中,使得簇内的数据点相似度最大化,簇间的相似度最小化。而轮廓系数是一种用于评估聚类结果的指标,它综合考虑了簇内的紧密度和簇间的分离度。 在PyTorch中,我们可以使用sklearn库中的KMeans类来实现K...
理解KMeans算法的理论基础是非常重要的,但更重要的是能够应用这些理论到实际问题中。在本节中,我们将通过一个具体的案例来演示如何使用Python和PyTorch实现KMeans算法。 案例背景:客户细分 定义:客户细分是一种市场策略,通过将潜在客户分为不同的组或段,企业可以更精准地进行产品推广或服务提供。