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...
print(kmeans.labels_) print(kmeans.cluster_centers_) print('done!') 版本2:利用网上的kmeans算法实现,GPU上跑 好处: 能解决迭代速度问题 劣势: 随之而来的问题是,该算法实现精度较差 无法达到与本地CPU跑的sklearn的kmeans算法效果 参考链接:here importtorchimporttimefromtqdmimporttqdmimportpandasaspd# impo...
d(a,b)+d(b,c)≥d(a,c),d(a,b)−d(b,c)≤d(a,c)d(a,b)+d(b,c)≥d(a,c),d(a,b)−d(b,c)≤d(a,c) 2.K-means算法 K-mean算法 随机选择K个数据点作为初始质心 repeat: 计算每一个数据点计算到现有K个质心的距离,将它归属到距离最近质心的所在簇中 重新计算质心。
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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,...
实验结果表明,改进之后在速度上有很大程度的提高,数据规模越大,改进效果越明显,且聚类效果保持了原算法的准确性.关键词:K.均值算法:划分聚类;三角不等式原理;聚类分析;聚类算法;聚类效果中图法分类号:TP301,6文献标识码:A文章编号:1000—7024(2007)21.5094—03K—meansalgorithmbasedontriangleinequalityCHANGJin.yi,...
使用MiniBatchKMeans加速kmenas聚类算法的计算 MiniBatchKMeans batch_size控制每个批次中样本的数量 # 加速keans算法的计算 fromsklearnimportdatasets fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeans iris=datasets.load_iris() ...
36卷第5期计算机工程与设计COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNMay2015Vol 36 No 5加速大数据聚类K-means算法的改进韩岩1,2,李晓1(1.中国科学院新疆理化技术研究所,新疆乌鲁木齐830011;2.中国科学院大学计算机与控制学院,北京100049)摘要:为有效处理大规模数据聚类的问题,提出一种先抽样再用最大最小距离进行K-means并行化...
实验验证达到了预期的设计目标.对并行Kmeans算法和MFL-TP算法的实验也验证了算法并行化带来的大量数据分析的时间和空间效率.本文的研究成果可以应用到海量空间环境数据... 逯晨 - 电子科技大学 被引量: 8发表: 0年 加载更多来源期...
基于三角不等式原理的K-means加速算法 维普资讯 http://www.cqvip.com