k-means cross-attention代码

以下是一个简单的 k-means cross-attention 的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def kmeans_cross_attention(X, n_clusters):
    # 计算相似度矩阵
    sim_matrix = np.dot(X, X.T)
    # 归一化相似度矩阵
    sim_matrix = sim_matrix / np.linalg.norm(X, axis=1)[:, None]
    sim_matrix = sim_matrix / np.linalg.norm(X, axis=1)[None, :]
    # 使用 KMeans 聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)
    # 获取聚类中心
    centers = kmeans.cluster_centers_
    # 计算聚类中心的相似度矩阵
    center_sim_matrix = np.dot(centers, centers.T)
    center_sim_matrix = center_sim_matrix / np.linalg.norm(centers, axis=1)[:, None]
    center_sim_matrix = center_sim_matrix / np.linalg.norm(centers, axis=1)[None, :]
    # 计算每个样本与聚类中心的相似度矩阵
    sample_center_sim_matrix = np.dot(X, centers.T)
    sample_center_sim_matrix = sample_center_sim_matrix / np.linalg.norm(X, axis=1)[:, None]
    sample_center_sim_matrix = sample_center_sim_matrix / np.linalg.norm(centers, axis=1)[None, :]
    # 计算每个样本与聚类中心的 attention 权重
    attention_weights = np.dot(sample_center_sim_matrix, center_sim_matrix)
    # 对每个样本进行加权平均
    weighted_sum = np.dot(attention_weights, centers)
    # 返回加权平均后的结果
    return weighted_sum

在这个代码示例中，我们首先计算了样本之间的相似度矩阵，并对其进行了归一化处理。然后，我们使用 KMeans 进行聚类，并获取聚类中心。接下来，我们计算了聚类中心的相似度矩阵和每个样本与聚类中心的相似度矩阵，以及每个样本与聚类中心的 attention 权重。最后，我们对每个样本进行加权平均，并返回加权平均后的结果。