Обновить

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_11

?Вопрос_11: Какие есть альтернативы Affinity Propagation ?

  1. Агломеративная кластеризация (Agglomerative Clustering): Это иерархический метод кластеризации, который начинает с каждой точки данных в отдельном кластере и последовательно объединяет ближайшие кластеры, пока не достигнет заданного числа кластеров или критерия объединения. Агломеративная кластеризация может работать как с евклидовыми расстояниями, так и с другими метриками.

  2. Gaussian Mixture Models (GMM): Это статистическая модель, которая представляет каждый кластер как смесь нормальных распределений. GMM моделирует данные с помощью вероятностей и может обнаруживать скрытые кластеры и моделировать данные с разной формой распределения.

  3. Spectral Clustering: Этот алгоритм использует спектральные методы для преобразования данных в новое пространство и выполнения кластеризации. Он основан на вычислении собственных векторов матрицы сходства данных и последующем применении методов кластеризации на полученных спектральных коэффициентах.

    t.me/DenoiseLAB (Еесли вы хотите быть в курсе всех последних новостей и знаний в области анализа данных)

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации