使用linfa进行K-Means分析
使用Linfa进行K-Mean分析
Linfa 简介
Linfa 是一个基于 Rust 语言构建的 机器学习 库，它致力于提供一组高效、安全且易于使用的工具，以便开发者能够轻松构建和实验机器学习算法。 这个项目强调了简洁的接口设计和性能优化，同时利用Rust语言的特性来确保在执行复杂计算时的内存安全和并行处理能力。 Linfa支持多种常见的机器学习任务，包括但不限于监督学习、非监督学习以及数据预处理等，为Rust生态系统内的机器学习提供了强大的支持。
Linfa思维导图
使用linfa进行K-Means分析的步骤
安装必要的依赖库
在Cargo.toml中添加以下依赖项：
[dependencies]
linfa = "0.7"
linfa-clustering = "0.7"
ndarray = "0.15"
准备数据集
使用ndarray创建或加载数据集，例如生成随机二维数据点：
use ndarray::Array2;
let data = Array2::random((100, 2), ndarray::rand::distributions::Uniform::new(0., 10.));
配置K-Means参数
设置聚类数量和最大迭代次数：
use linfa_clustering::KMeans;
let n_clusters = 3;
let model = KMeans::params(n_clusters).max_n_iterations(200).tolerance(1e-5);
训练模型并预测
拟合数据并获取聚类结果：
let model = model.fit(&data).unwrap();
let assignments = model.predict(&data);
输出结果
打印聚类中心和样本分配情况：
println!("Cluster centers: {:?}", model.centroids());
println!("Sample assignments: {:?}", assignments);
完整代码示例（linfa版本）
use linfa_clustering::KMeans;
use ndarray::{Array2, Axis};
use ndarray_rand::rand_distr::Uniform;
use ndarray_rand::RandomExt;fn main() {// 生成100个二维随机样本let data: Array2<f64> = Array2::random((100, 2), Uniform::new(0., 10.));// 配置K-Means参数let n_clusters = 3;let model = KMeans::params(n_clusters).max_n_iterations(200).tolerance(1e-5).fit(&data).unwrap();// 预测并输出结果let assignments = model.predict(&data);println!("Centroids:\n{}", model.centroids());println!("First 10 assignments: {:?}", assignments.slice(s![..10]));
}