KMeans算法是一个迭代算法,它需要多次更新簇心以收敛。通过减少迭代次数,你可以加速算法,但可能会牺牲一些结果的质量。你可以通过设置max_iter参数来控制迭代次数。 # 减少迭代次数 kmeans_fast = KMeans(n_clusters=5, max_iter=10) kmeans_fast.fit(X) 通过采用上述技巧,你应该能够显著加速Python sklearn中的...
python sklearn kmeans 加速 1.k-means 聚类算法思想 kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这...
k-means算法在初始化中心点后C通过以下迭代步骤得到局部最优解: a.将数据集D中的点x赋给距离最近的中心点 b.在每个聚类中,重新计算中心点 传统算法中,a步需要计算n*k个距离(n为D的大小,k为聚类个数),b步需要相加n个数据点 而在KDTree中,每个非叶子节点,都存储了其包含的数据的数据范围信息h。
K-means算法很简单也很好写,几层for循环嵌套在一起搞定了。这里就不再赘述。 上图这种基于for循环的写法基本上只能用在教学用途,如果在实际工程中用这种嵌套for循环就会造成灾难。以512*512的图像压缩为例,上面双层for循环实现基本上没半个小时跑不出来。 K-means工程化或者半工程化的关键就是进行向量化和并行化,...
版本1:利用sklearn的kmeans算法,CPU上跑 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。
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运用三角不等式加速Kmeans聚类算法 引言:最近在刷《数据挖掘导论》,第九章, 9.5.1小节有提到,可以用三角不等式,减少不必要的距离计算,从而达到加速聚类算法的目的。这在超大数据量的情况下,尤为重要。但是书中并没有给出解释和证明。本文以k means聚类算法为代表,讲
基于三角不等式原理的K-means加速算法第28卷VOJ.28第21期NO.21计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2007年11月NOV.2007基于三角不等式原理的K.means加速算法常晋义,何春霞(常熟理工学院计算机科学与工程系,江苏常熟215500)摘要:K-means聚类算法简单快速,应用极为广泛,但是当处理海量数据时,时间效率仍然有待提高....
ton, DC, USA, pages 147–153. 参考博客:http://www.cnblogs.com/bradleon/p/6842549.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 今天的任务,把这个原理搞清楚,最好代码写出来~ 网上介绍了《数据挖掘导论》,很不错的书,有空看看。 改进后的k-means:...
本文在深入分析K-means 算法计算特征的基础上,基于FPGA平台提出并实现了一种细粒度的并行浮点K-means算法。设计采用了阵列多PE并行处理的任务划分策略,实现了处理 单元间的负载平衡,采用数据驱动的流水线隐藏片外存储访问,设计了一种基...