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背景如下
超大规模（几万亿）稀疏样本拆分成几十万 /上百万的规模进行聚类，现在使用的是 Python Sklearn 库里的 MiniBatchKMeans ，据说还是达不到业务要求
已知：现有方案只有单机场景，应该只能在 Sklearn 的基础上优化
我的任务是要比库的方法有性能提升，看了几天源码，没有什么思路...达不到性能提升的话，这工作应该是悬了
有没有优化过这一块的 xd 提供一点想法？
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paopjian 2022-12-27 09:50:20 +08:00
几万亿的数据还是单机,这得用 CPU 跑好久吧,看着就麻烦
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winglight2016 2022-12-27 10:30:32 +08:00
这么大数据量不是很容易搞吗？ KNN 、SVM 一个个试过去啊，或者直接 pycaret 自动优化一把，没有比这个更轻松的工作了呀
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zooo 2022-12-27 10:33:11 +08:00
找 GPU 跑
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ifzzzh 2022-12-27 10:36:08 +08:00
先降维？或者用 LSH 近似聚类？
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LaurelHarmon 2022-12-27 10:41:25 +08:00 via Android
好好做下特征工程
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jaredyam 2022-12-27 10:46:25 +08:00
你全程没提过特征处理的步骤，直接塞？建议从数据入手，没人要求你必须和一个算法死磕吧？
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lookStupiToForce 2022-12-27 10:48:31 +08:00
稀疏矩阵不搞特征工程等于自己给自己下降头喂屎
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shoumu 2022-12-27 10:56:07 +08:00
几万亿拆分这一步是怎么做的？
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qzwmjv 2022-12-27 11:30:03 +08:00
先挑点特征预聚类，这个量，真的不上分布式么，单机跑到猴年马月
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governcoco 2022-12-27 11:41:08 +08:00
你先清理一下数据吧，把没有意义的特征或者有问题的数据删一下。
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