文本向量化（二）基于Faiss向量数据库语义向量检索

Faiss向量数据库搭建进阶

Faiss向量数据库搭建基于一些基本算法：k-means 聚类、PCA、PQ 编码 / 解码

k-means聚类

k-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分为k个簇。

k-means聚类能够通过迭代优化最小化簇内的总平方误差，从而找到数据的自然分组。

Faiss 提供了一个高效的 k-means 实现。可以对给定的二维张量中的一组向量进行快速聚类。

对于给定的二维张量中的一组向量进行聚类的方法如下：

ncentroids = 1024 
niter = 20 
verbose = True 
d = x.shape [1] 
kmeans = faiss.Kmeans (d, ncentroids, niter=niter, verbose=verbose) 
kmeans.train (x)

将数据分为1024个簇，迭代20次，输出详细的统计信息。

结果中心点存储在.kmeans.centroids 中。

目标函数的值（在 k-means 情况下为总平方误差）随迭代次数的变化存储在变量中，并且更详细的统计信息存储在.kmeans.objkmeans.iteration_stats 中。

要在 GPU 上运行，在 Kmeans 构造函数中添加选项。这将使用机器上所有可用的GPU.gpu=True 

PCA主成分分析

PCA主成分分析能够有效地降低数据的维度，同时保留数据中尽可能多的原始信息。

高维数据通常包含大量的冗余和噪声，直接处理可能会导致计算复杂度过高以及过拟合问题。

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