文件名称：DeepSpectralClusteringToy:“深度光谱聚类”文件在玩具数据集上的PyTorch实现
文件大小：1.04MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 22:07:26
Python
深度光谱聚类学习 这是我们的的PyTorch 0.4.0版本。 提供Matlab脚本用于可视化目的。 运行代码 由于提供了所需的数据集文件，因此每个脚本都可以独立运行。 否则，您可以按以下顺序运行脚本： 训练和测试数据集的生成 Matlab脚本generate_datasets.m生成一些不可线性分离的玩具数据集。 它将训练和测试数据集保存在文件X_train.txt和X_test.txt中，并创建相应的分配矩阵Y_train.txt和Y_test.txt。 训练数据集包含15000个示例，测试集包含6000个示例。 该脚本还绘制了生成的训练和测试数据集（在单个图中）。 将.txt数据集预处理为.npy文件 python脚本transform_files.py将数据集转换为numpy文件（扩展名为.npy），以便更快地加载它们。 只需运行命令 python transform_files
【文件预览】：
DeepSpectralClusteringToy-master
----images()
--------test_spectral_output.png(48KB)
--------test_input.png(44KB)
--------test_output.png(49KB)
----transform_files.py(989B)
----generate_datasets.m(4KB)
----saved_data()
--------Y_test.npy(141KB)
--------Y_train.npy(352KB)
--------X_test.txt(287KB)
--------test_labels.txt(12KB)
--------X_test.npy(141KB)
--------Y_train.txt(718KB)
--------X_train.txt(718KB)
--------test_output_data.txt(174KB)
--------test_input_data.txt(175KB)
--------X_train.npy(352KB)
--------Y_test.txt(287KB)
----README.md(3KB)
----train_and_test_model.py(5KB)
----plot_test_data.m(546B)