معرفی شرکت ها


finchpy-0.0.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

FINCH - First Integer Neighbor Clustering Hierarchy Algorithm
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل finchpy-0.0.1
نام finchpy
نسخه کتابخانه 0.0.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Eren Cakmak
ایمیل نویسنده 22754816+eren-ck@users.noreply.github.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/eren-ck/finch
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/finchpy/
مجوز License :: OSI Approved :: MIT License
FINCH Clustering Algorithm ===== __First Integer Neighbor Clustering Hierarchy Algorithm__ <p align="center"> <img src="media/cluster_results.png" height=150px> </p> A Python implementation of FINCH algorithm from the paper > Sarfraz, Saquib, Vivek Sharma, and Rainer Stiefelhagen. "Efficient parameter-free clustering using first neighbor relations." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019. This implementation is faster than the original implementation (see benchmark below). Further, our code deviates from the paper as it does not implement Algorithm 2, "Required Number of Clusters Mode". --- ## Installation The easiest way to install *finchpy* is by using `pip` : pip install finchpy ## How to use ```python from finch import FINCH fin = finch() fin.fit(data) print(fin.partitions) ``` - __Demo Notebook:__ the following noteboook shows a demo of common features in this package - [see Jupyter Notebook](/demo/demo.ipynb) ### Class Parameters ``` --metric string The used distance metric Default='euclidean' --n_jobs int The number of processes Default=1 ``` ### Methods * `fit(X)`: Apply the FINCH algorithm. * `fit_predict(X)`: Apply the FINCH algorithm and returns a reasonable partitioning labels based on the silhouette coefficient. --- ### Benchmark Here is a comparison of the performance of the finchpy implementation to the original ssarfraz Python implementation: ```md Hardware: Intel(R) Core(TM) i7-6567U CPU @ 3.30GHz with 16 GB RAM Computed with %timeit with 2 run and 5 loops, and for memory %memit | Samples| ssarfraz CPU | ssarfraz RAM | finchpy CPU | finchpy RAM | |------- |------------- |------------- |------------ |-------------| | 1000 | 32.4 ms | 109.63 MiB | 29.3 ms | 93.02 MiB | | 10000 | 1.62 s | 689.86 MiB | 215 ms | 95.99 MiB | | 20000 | 7.57 s | 2069.90 MiB | 443 ms | 101.78 MiB | | 50000 | ----- | ----- | 1.4 s | 115.35 MiB | | 75000 | ----- | ----- | 2.56 s | 129.67 MiB | pyflann was not used for the ssarfraz code as it does not support Python 3 ``` --- ## License Released under MIT License. See the [LICENSE](LICENSE) file for details. The package was developed by Eren Cakmak from the [Data Analysis and Visualization Group](https://www.vis.uni-konstanz.de/) Konstanz, Germany. This work is partly funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) under Germany's Excellence Strategy – EXC 2117 – 422037984“


نحوه نصب


نصب پکیج whl finchpy-0.0.1:

    pip install finchpy-0.0.1.whl


نصب پکیج tar.gz finchpy-0.0.1:

    pip install finchpy-0.0.1.tar.gz