使用Pytorch实现Kmeans聚类 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...
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...
随机选择k个样本点作为初始中心点。 计算样本到所有k个中心点的距离,距离最近的标记成对应的类别。 计算新的中心点,返回步骤二,直到所有样本点标记不再变化。 具体实现如下。 defkmeans(data,k,max_time=100):n,m=data.shapeini=torch.randint(n,(k,))#只有一维需要逗号midpoint=data[ini]#随机选择k个起始...
PyTorch, K-Means, GPU, 聚类, 入门 一、环境准备 1.1 PyTorch安装和配置 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...
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...
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...
``` 接下来,我们可以使用`kmeans`函数对数据进行聚类: ```python labels = kmeans(X.numpy(, 2) print(labels) ``` 输出结果为: ``` [11000] ``` 以上就是使用PyTorch和Numpy计算成对余弦相似性矩阵,并使用Numpy实现k-means聚类的方法。通过这些方法,我们可以有效地进行相似性分析和聚类任务。©...
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: K-means 聚类算法(sklearn.cluster 的 KMeans 实现,对一个包含 10 个特征的数据做分类) 示例如下: basic\demo07.py ''' K-means 聚类算法(sklearn.cluster 的 KMeans 实现,对一个包含 10 个特征的数据做分类) ...
numpy实现kmeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.utils import shuffle ''' kmeans training steps: S1: init k cluster (k,fea_dim) s2: assign labels to all training samples s3: recalculate cluster center[i] = x[label==i].mean(1) iteration end for max_ite...