Milvus进行分类任务

使用Milvus进行分类任务主要涉及数据准备、集合创建、数据插入、索引构建以及分类查询等步骤。以下是一个清晰的步骤说明：

一、数据准备

1. 数据集：首先，你需要一个待分类的数据集。这个数据集可以包含图像特征向量、文本特征向量、音频特征向量等，具体取决于你的任务需求。
2. 特征提取：根据数据集的类型，使用合适的特征提取方法将数据转换为向量表示。例如，对于图像数据，可以使用深度学习模型（如ResNet、VGG等）提取特征向量。
3. 数据清洗：在将数据集导入Milvus之前，进行数据清洗以确保数据质量。这可能包括去除重复项、处理缺失值等。

二、集合创建

1. 定义集合模式：在Milvus中创建一个新的集合，并定义其模式。集合模式应包含主键字段（如ID）和向量字段（用于存储特征向量）。例如，定义一个128维的浮点型向量字段。

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	from pymilvus import Collection, FieldSchema, DataType
	fields = [
	FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),