precomputed
时间: 2024-03-03 09:45:57 浏览: 14
precomputed是一个计算机科学中的术语,指的是在程序运行之前预先计算和存储某些结果或数据,以便在程序运行时可以快速访问和使用这些预先计算的结果。
预先计算可以用于各种目的,例如优化程序的性能、减少计算时间、提前加载数据等。通过在程序运行之前进行计算,可以避免在运行时重复计算相同的结果,从而提高程序的效率。
预先计算可以应用于各种领域和问题,例如图形学中的光照计算、机器学习中的特征提取、密码学中的密钥生成等。通过预先计算,可以将复杂的计算任务转化为简单的查表或查找操作,从而加快程序的执行速度。
总结一下,precomputed是指在程序运行之前预先计算和存储某些结果或数据,以提高程序的效率和性能。
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没有Precomputed datasets
非常抱歉,我的回答再次有误。您可以按照以下步骤下载BBBP数据集:
1. 访问 ChemBL 官网:https://www.ebi.ac.uk/chembl/
2. 点击页面右上角的“Data”按钮,选择“Downloads”选项。
3. 在“Downloads”页面中,找到“Data for download”部分,然后点击“ChEMBL Structural Data”链接。
4. 在“ChEMBL Structural Data”页面中,您可以找到BBBP数据集的下载链接。该链接位于页面底部的“Additional Downloads”部分,名称为“BBBP (Blood-Brain Barrier Penetration) Data Set”。点击链接即可开始下载。
请注意,BBBP数据集可能非常大,因此下载可能需要一些时间。另外,该数据集是用于药物设计和发现的,因此需要一定的化学和生物学知识才能充分理解。
可以设置为'precomputed' 吗
是的,可以将metric参数设置为'precomputed'。当metric设置为'precomputed'时,假设你已经计算了样本之间的距离矩阵(距离矩阵是一个二维数组,其中每个元素表示两个样本之间的距离),并将该距离矩阵作为输入传递给k-means算法。
这在某些情况下是有用的,例如当你已经使用其他方法计算了样本之间的距离,并希望直接使用这些距离进行聚类,而不需要重新计算距离。在这种情况下,你可以将距离矩阵传递给k-means算法,并将metric参数设置为'precomputed'来指示算法使用预先计算的距离。
需要注意的是,使用'precomputed'选项时,你需要确保距离矩阵是有效的,并且与给定的样本数量和顺序相对应。