Difference between r1.2 and the current
@@ -5,13 +5,17 @@
* tensorflow로 k-means algorithm 구현하기
=== 코드 ===
from sklearn import cluster
clst = cluster.KMeans()
clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]])
clst.predict([[11], [3000], [99999]])
# result
# array([5, 6, 1], dtype=int32)
}}}
=== 코드 ===
==== sklearn의 k-means ====
==== sklearn ====
{{{from sklearn import cluster
clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]])
clst.predict([[11], [3000], [99999]])
# array([5, 6, 1], dtype=int32)
}}}
=== tensorflow ===
* [https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/api_docs/python/math_ops.html#unsorted_segment_sum unsorted_segment_sum]
== 다음 시간에는 ==내용 ¶
- sklearn의 k-means
- tensorflow로 k-means algorithm 구현하기
코드 ¶
sklearn ¶
from sklearn import cluster clst = cluster.KMeans() clst.fit([[0],[1],[2],[3], [1000], [1004], [1010], [2000], [100000], [12345], [23456], [66666]]) clst.predict([[11], [3000], [99999]]) # result # array([5, 6, 1], dtype=int32)
