Блог

Главная - Вопросы по программированию - как сохранить модель кластеризации scikit-learn k-means?

как сохранить модель кластеризации scikit-learn k-means?

#python #machine-learning #scikit-learn #cluster-analysis #coreml

#python #машинное обучение #scikit-learn #кластерный анализ #coreml

Вопрос:

В настоящее время код кластеризации K-means записывается следующим образом в методе:

 def predict(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
image = image.reshape((image.shape[0] * image.shape[1], 3))
clt = KMeans(n_clusters = 3,  random_state=2, n_jobs=1)
clt.fit(image)

Как я могу сохранить это в модели, чтобы преобразовать ее в Core-ML и использовать в своем приложении?

Ответ №1:

Сохранить:

pickle.dump(clt, open("save.pkl", "wb"))

Загрузить:

clt = pickle.load(open("save.pkl", "rb"))

Ответ №2:

Core ML на данный момент не поддерживает кластеризацию K-средств.

Вы можете найти простую реализацию K-средних в клубе алгоритмов Swift.