聚类算法总结

一、学习聚类

> https://github.com/yl-1993/learn-to-cluster
1、faiss搜索
	创建：knn图，K=80
	dists:  0:[d0,d1,...,d79]     shape=(n,80)
	nbrs:   0:[i0,i1,...,i79]     shape=(n,80)
2、预测聚类数据集每张图片顶点置信度
3、选举k近邻dists升序中比搜索点顶点置信度高的点，没有为空，代表自己
	dist2peak: {0:di0, 1:di1, ..., 79:di79}     k=80
	peaks:     {0:i0, 1:i1, ..., 79:i79}     k=80
4、阈值过滤推荐顶点，没有为空，代表自己
	edges: [[ix1,jy1], [ix2,jy2], ..., [ixx,jyy]]  N=推荐给非自己为顶点的总数量
5、洗聚类ID
	cluster_id

聚类过程