Python 用Tensorflow 2聚类_Python_Tensorflow2.0_K Means

Python 用Tensorflow 2聚类

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Python 用Tensorflow 2聚类,python,tensorflow2.0,k-means,Python,Tensorflow2.0,K Means,我有一个1600点的三维数据集。我需要使用聚类算法（比如K-means）将它们聚类到10个不同的聚类中。我想用欧几里德距离来做聚类。如何在TensorFlow 2中做到这一点？像K-means这样的大多数基本聚类算法不需要梯度计算或反向传播。在Numpy上使用Tensorflow的唯一好处是GPU加速。如果是这种情况，您可以简单地用相应的TF ops替换numpy ops。您可能还想看看GPU加速的numpy变体，就像您可以使用TF.compat.v1.estimator.experimenta

我有一个1600点的三维数据集。我需要使用聚类算法（比如K-means）将它们聚类到10个不同的聚类中。我想用欧几里德距离来做聚类。如何在TensorFlow 2中做到这一点？

像K-means这样的大多数基本聚类算法不需要梯度计算或反向传播。在Numpy上使用Tensorflow的唯一好处是GPU加速。如果是这种情况，您可以简单地用相应的TF ops替换numpy ops。您可能还想看看GPU加速的numpy变体，就像您可以使用

TF.compat.v1.estimator.experimental.KMeans一样，有关该库的更多详细信息，您可以在这里找到最基本的聚类算法，如K-means，不需要梯度计算或反向传播。在Numpy上使用Tensorflow的唯一好处是GPU加速。如果是这种情况，您可以简单地用相应的TF ops替换numpy ops。您可能还想看看GPU加速的numpy变体，就像您可以使用TF.compat.v1.estimator.experimental.KMeans
，有关库的更多详细信息，您可以在这里找到