AI說書 - 從0開始 - 343 | Embedding Based Search 之 K-Means 群集

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


整理目前手上有的素材:


資料清洗完畢後,就可以來執行 K-Means 演算法群集:

from sklearn.cluster import KMeans

n_clusters = 4

kmeans = KMeans(n_clusters = n_clusters, init = "k-means++", n_init = 10,random_state = 42)
kmeans.fit(matrix)
labels = kmeans.labels_
df["Cluster"] = labels
df.groupby("Cluster").Score.mean().sort_values()


結果為:

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