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...
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。
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。
在本文中,我们将使用PyTorch和Numpy来计算成对余弦相似性矩阵,并使用Numpy实现k-means聚类算法。 首先,我们导入所需的库: ```python import numpy as np import torch from sklearn.cluster import KMeans ``` 我们使用PyTorch中的张量来表示向量。假设我们有一个m维的数据集,其中包含n个d维的向量。我们可以用...
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) ...