plt.scatter(cluster_i[:,0], cluster_i[:,1], c=generate_random_color(), label=f'Cluster{i}') plt.scatter(centroids[:,0], centroids[:,1], marker='x', c='k', s=100, label='Centroids') plt.xlabel('Feature 1') plt.ylabel('Feature 2') plt.title('K-means Clustering') plt.l...
总的来看,K-Means 算法需要预先指定初始类簇个数和聚类中心,然后再按照样本与类簇中心的距离进行归类与迭代更新。在迭代过程中, K-Means 算法会不断降低各类簇的误差平方和SSE(Sum of Squared Error,SSE),当SSE不再变化或目标函数收敛时,聚类结束,得到最终结果。下面给出 K-Means 算法计算某个数据对象 𝑥(...
事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率,又称作 soft assignment 。 得...
device# Create a target tensor to hold countstarget=torch.zeros(batch,minlength,dtype=dtype,device=device)values=torch.ones_like(x)# Scatter add the counts to the target tensortarget.scatter_add_(-1,x,values)returntarget# KMeans clustering functiondefkmeans(samples,num_clusters,num_iters=10,us...
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...
torch:用于实现K-Means算法的核心功能。 numpy:用于高效的数据处理。 matplotlib.pyplot:用于绘制聚类结果。 sklearn.datasets.make_blobs:生成模拟数据集用于测试算法。 至此,我们已经完成了PyTorch的安装配置以及必要库的导入工作,接下来就可以着手实现K-Means聚类算法了。
根据这些条件,建议使用不同的聚类算法,如 K-均值(KMeans)、谱聚类(SpectralClustering)、均值漂移(MeanShift)等。 降维(Dimensionality Reduction): 当数据有很多特征时,用于降低特征的数量,同时尽可能保留原始数据的信息。 根据样本数量和是否需要降低数据的结构复杂度,选择不同的降维技术,例如 PCA(主成分分析)、Isomap...
This dataset consists of three clusters with 8-dimensional datapoints. If you want to fit a K-Means model, to find the clusters' centroids, it's as easy as: frompycave.clusteringimportKMeansestimator=KMeans(3)estimator.fit(X)# Once the estimator is fitted, it provides various properties. ...
Text_Clustering 1. LDA聚类 python train_LDA_cluster.py # 聚类 2. DBSCAN python train_dbscan_cluster.py # 聚类 3. Kmeans python train_kmeans_cluster.py # 聚类 Text_Corrector 1. bert_for_correction: 只是简单的尝试,在对应的语料上进行了再训练,输入一个有错别字的句子,然后对...
self.clusterer = []fork_clustererinrange(clustering_repeats): self.clusterer.append(KMeans(n_clusters=number_of_centroids, init='random', n_init=kmeans_n_init)) NearestNeighbors实例提供了一种有效的方法来计算数据点的最近邻。这将用于定义集合B。KMeans实例提供了一种有效的方法来计算数据点的簇。这...