Как проводить кластеризацию данных в TensorFlow?

@marisa 

В TensorFlow есть несколько способов проводить кластеризацию данных. Один из наиболее распространенных методов - использование библиотеки TensorFlow Probability (TFP), которая предоставляет реализацию различных вероятностных моделей, в том числе и моделей кластеризации.

Вот пример кода, демонстрирующий использование TFP для кластеризации данных:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

# загрузка данных
data = ...

# определение модели
num_clusters = 3
model = tfp.mixture.GaussianMixture(num_clusters)

# обучение модели
model.fit(data)

# получение результатов кластеризации
labels = model.predict(data)

Этот код загружает данные, создает модель GaussianMixture с тремя кластерами и обучает ее на данных. Затем модель используется для прогнозирования меток кластеров для каждой точки данных.

Также можно использовать более простой метод кластеризации - K-Means. В TensorFlow есть реализация этого метода в модуле tf.compat.v1.estimator. Вот пример кода, демонстрирующий использование K-Means:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

import tensorflow.compat.v1 as tf
import numpy as np

# загрузка данных
data = ...

# определение модели
num_clusters = 3
kmeans = tf.estimator.experimental.KMeans(
    num_clusters=num_clusters,
    use_mini_batch=True
)

# обучение модели
input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"data": data},
    shuffle=False
)
kmeans.train(input_fn)

# получение результатов кластеризации
labels = np.array(list(kmeans.predict_cluster_index(input_fn)))

Этот код также загружает данные, создает модель K-Means с тремя кластерами и обучает ее на данных. Затем модель используется для прогнозирования меток кластеров для каждой точки данных.