如何将K-Means与RAG结合，打造智能聚类与检索增强的深度应用？
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如何将K-Means与RAG结合，打造智能聚类与检索增强的深度应用？
簇内平均相似度: 0.149----------------------- 希望大家... -------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from matplotlib import cm
import matplotlib.colors as mcolors
import os
import imageio
# 设置中文字体
plt.rcParams =
plt.rcParams = False
# 创建输出目录
if not os.path.exists:
os.makedirs
# 生成示例数据
np.random.seed
n_samples = 100
n_clusters = 4
# 生成四个高斯分布的数据点
X1 = np.random.multivariate_normal
X2 = np.random.multivariate_normal
X3 = np.random.multivariate_normal
X4 = np.random.multivariate_normal
X = np.vstack
# 初始化图形
fig, = plt.subplots)
fig.suptitle
# 左图：K-Means++ 初始化过程
ax1.set_xlim
ax1.set_ylim
ax1.set_title
ax1.grid
# 右图：K-Means 聚类过程
ax2.set_xlim
ax2.set_ylim
ax2.set_title
ax2.grid
# ...
如何将K-Means与RAG结合，打造智能聚类与检索增强的深度应用？
簇内平均相似度: 0.149----------------------- 希望大家... -------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
from matplotlib import cm
import matplotlib.colors as mcolors
import os
import imageio
# 设置中文字体
plt.rcParams =
plt.rcParams = False
# 创建输出目录
if not os.path.exists:
os.makedirs
# 生成示例数据
np.random.seed
n_samples = 100
n_clusters = 4
# 生成四个高斯分布的数据点
X1 = np.random.multivariate_normal
X2 = np.random.multivariate_normal
X3 = np.random.multivariate_normal
X4 = np.random.multivariate_normal
X = np.vstack
# 初始化图形
fig, = plt.subplots)
fig.suptitle
# 左图：K-Means++ 初始化过程
ax1.set_xlim
ax1.set_ylim
ax1.set_title
ax1.grid
# 右图：K-Means 聚类过程
ax2.set_xlim
ax2.set_ylim
ax2.set_title
ax2.grid
# ...