'''生成随机的样本点''' X = torch.randn(2000) * 100 y = torch.randn(2000) * 100 C = torch.zeros(2000) #点的类别归属 '''设置k-means的类别数''' K = 4 CentPoint = [] for i in range(K): CentPoint.append([torch.randint(-100, 100, (1,)).item(), torch.randint(-100, 100, (1,)).item()])
时间: 2024-01-09 18:05:13 浏览: 36
这段代码是用来生成随机的样本点,并为这些样本点设置类别。具体来说,代码中首先定义了两个随机张量 X 和 y,它们的大小均为 2000,每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的,并且乘以了 100,所以它们的取值范围在 -10000 到 10000 之间。然后定义了一个大小为 2000 的全零张量 C,用来表示每个点的类别归属,接着设置了 k-means 的类别数 K,这里设置为 4。最后,使用 for 循环生成了 K 个初始聚类中心点 CentPoint,每个点的坐标都是在 [-100, 100] 范围内随机生成的。
相关问题
X = torch.randn(2000) * 100
As an AI language model, I cannot run this code as I don't have access to the Torch library. But I can explain what this code does.
This code creates a tensor X with 2000 random values drawn from a normal distribution with mean 0 and standard deviation 1, and then it multiplies each value by 100. The resulting values in X are therefore random numbers with mean 0 and standard deviation 100.
假设x=torch.arange(4.0),X=torch.randn(4,4), w=torch.randn(4), y = torch.tens or([2,2,2, 2]) 用pytorch求出上述倒数结果。
可以使用以下代码来求出上述倒数结果:
```
import torch
x = torch.arange(4.)
X = torch.randn(4, 4)
w = torch.randn(4)
y = torch.tensor([2, 2, 2, 2])
result = torch.sum((torch.exp(x) + torch.mm(X, w)) / y)
print(result)
```
注意,这里的代码只是一个示例,具体的求解方法可能会因为问题的具体细节而有所不同。
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