深度学习聚类实战项目案例
时间: 2025-02-20 16:28:28 浏览: 66
### 深度学习聚类实战项目案例
#### 使用卷积神经网络进行空气质量与天气预测
在实际应用中,深度学习技术被广泛应用于环境科学领域。具体而言,在空气质量与天气预报方面,通过构建基于PyTorch框架下的卷积神经网络(CNN),能够有效处理时空数据并提取特征模式[^2]。
为了实现这一目标,通常会采用如下方法:
1. 数据预处理阶段:收集历史气象资料以及污染物浓度记录作为输入样本集;
2. 构建CNN架构:设计多层感知器结构来捕捉图像中的局部依赖关系,并利用池化操作减少参数数量;
3. 训练过程优化:引入批量归一化技术和正则项防止过拟合现象发生;
4. 结果评估指标设定:选用均方误差(MSE)或其他适合衡量回归性能的标准评价模型准确性;
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
class CNN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(in_channels=1,
out_channels=8,
kernel_size=(5, 5),
stride=(1, 1))
...
def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
...
```
此外,高斯混合模型(GMM)作为一种经典的软聚类算法同样适用于解决此类问题。该方法假设观测到的数据是由多个不同的分布组合而成,每个分量对应一类潜在类别。通过对这些成分的概率密度函数求解最大似然估计值从而达到分类目的[^3]。
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