浅议聚类算法在TensorFlow平台中的应用前景

肖嘉慧

摘要：聚类算法在人工智能领域应用广泛，是公认的优秀的人工智能应用工具之一。TensorFlow的开源性为聚类算法的应用提供了更好的平台，是一种行之有效的大数据下的基于数据流图的计算工具。因此它必须依赖海量存储的数据仓库，同时它通过数据挖掘技术进行大数据商业化应用是十分有价值的。

关键词：TensorFlow平台；人工智能；聚类算法

中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）05-0150-01

在国内外现有的语音、语义、视觉智能识别的研究中，常见的模型构造理论工具包括线性回归方程、模糊数学理论、多元线性方程等。这些工具构造出的理论识别模型在识别效率和识别准确度方面还有所欠缺。此外，多数文献构建的模型着重讨论航线布局的优化的机制，而不是从航线科学规划角度来构建语音、语义、视觉智能识别。因此，本文以TensorFlow的开源性为课题背景，构建基于聚类算法的语音、语义、视觉智能识别。TensorFlow平台模型可以准确测算大数据下的基于数据流图，为AI人工智能提供科学识别结论，从而避免了资源的浪费。

1 聚类算法概述

到目前为止，聚类算法的定义并不统一，其中目前最常用的聚类算法的概念是由Everitt在1974年提出的，它认为一个类簇内的实体具有一定的相似性，而各个类簇之间的实体存在很大的差异；类簇是测试空间中点的会聚，一个类簇内的任意两点之间的距离都不大于不同类簇内任意两点的距离；换言之，类簇就是一个多维空间内相对密度较高的点的的连通区域，它们能够借助相对密度较低的点集合区域和其它区域（类簇）进行分离。

从不同的角度出发，聚类分析具有不同的分类。从数据在聚类中的积聚规则及应用这些规则的方法，可以将聚类算法具体划分为层次化聚类算法、网格的聚类算法、划分式聚类算法、基于密度以及其他聚类算法。

2 聚类算法在人工智能领域应用现状

国外基于数据流图的计算在AI学习系统设计与实现的成功运用参考实例有很多。本文以排在前列的基于数据流图的计算运用参考实例为例开展详细阐述。现有的基于数据流图的计算在AI学习系统设计与实现中的运用参考实例，是以语音、语义、视觉的聚类方式分析基于数据流图的计算来指引系统设计的。基于数据流图的计算指引下的系统将形成语音、语义、视觉的资源文件。虚拟基于数据流图的计算数据结果是以真实的数字化移动互联网网络社交平台APP、网上交易和家用电器控制基本业务记录为基础，结合人工智能技术分布结构和聚类方法而设计的。

本文阐述了基于数据流图的计算技术的概念、技术指标、模型设计技术选型竞争能力、使用价值和所应对的挑战问题。他认为，虽然曾经花了不少的经费设计本文相关的AI学习系统，但是，面对着眼下迫不及待要处理的问题，本文相关的AI学习系统还需优化正在使用的模糊算法。

数字化聚类分析促进了语音、语义、视觉的发展，是AI学习系统发展历史的里程碑。语音、语义、视觉的科技化才开始规模化的推广，通常被用于移动互联网网络社交平台APP、网上交易和家用电器控制等领域。在推广中，语音、语义、视觉的推广的实用度日趋升高，新推出的数字化民航平台在诸多大规模的规划和建设工程中获得了广泛地使用，同时赢得了理想的模型设计技术选型效果。伴随着模型设计技术选型的繁荣，语音、语义、视觉的同通信、计算机科技的有机融合，形成了人工智能技术识别领域的专业科技。

3 聚类算法在TensorFlow平台中的应用前景

TensorFlow平台能够通过构建有向图的形式来对所要执行的操作进行描述，其可以更加高效地利用设备的CPU以及GPU进行高速计算，聚类算法在TensorFlow平台的应用，能为企业提供更加快速、灵活的开发工具，进而促进企业更有效的进行先进系统、产品的开发。例如，IBM所大力研发的PowerBI人工智能平台，就是聚类算法在TensorFlow平台中的未来应用趋势，其实现了支持企业级开源机器学习和深度学习架构，以构建相应的认知应用。PowerBI人工智能平台能够减少企业在Power体系结构上部署这类开源架构时的复杂性和风险。GPU到CPU以及CPU到GPU之间的NVLink连接，对于大幅提升分析应用性能以及深度学习能力具有重要意义，使得编程任务得到了大幅简化，这与传统平台构建相比，效率得到了大大提升。

在TensorFlow平台开源化推广和实施的探究方面通常侧重内容为：当中用以资源重组的通常为资源分享与语音、语义、视觉的综合性技术，用以处理协调问题的通常是协作运用，而移动运用和物流网通常被用以提升基本业务的便捷度，云计算则主要用以格式一致管理。

从目前的文档看，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这都是目前在Image、Speech和NLP最流行的深度神經网络模型。语音、语义、视觉的聚类方式TensorFlow平台开源化推广一定具备动态AI学习系统下的综合性技术功能。动态AI学习系统下的综合性技术可以被视作一站类服务运作流程，将过去分散的多个服务处理环节根据用户的需求自行整合成诸多存在关联性的服务处理流程。此种服务处理流程可以显著提升业务识别参与者使用的便捷度，推出迎合员工多元化需求的业务处理过程。

这一次的Google开源深度学习系统TensorFlow在很多地方可以应用，比如智能化的语音识别、抽象语言分析、广告设计、三维立体展示等。然而，我们也要客观的看待TensorFlow对于工业界机器学习系统的作用，不能进行过于夸大宣传。在一个完整的工业界语音识别系统里，除了深度学习算法外，还有很多工作是专业领域相关的算法。在TensorFlow平台中，数据清洗存在的时间节点往往集中在数据传输表单之时。TensorFlow平台中数据清洗的目标即是对发生错误的数据库实例进行适当的处理。例如，随TensorFlow平台数据传输表单自动下载的图形文件和页面样式文件、文件类型为gif，jpeg，jpg，map，css，cgi等文件、索引为109的数据库实例、TensorFlow平台请求方法为POST 和 HEAD的数据库实例等等都能够删除。

4 结语

本文的TensorFlow平台采用聚类算法进行优化，并找出了其中的高频项目组。聚类算法技术的优点是能为TensorFlow平台发现新的语音、语义、视觉智能识别的信息，缺点是需要TensorFlow平台提供主观的评价信息，而TensorFlow平台的评价信息可能会过时，使用不便。在这个时候，随着TensorFlow平台和资源的加大投入，聚类算法在人工智能领域应用前景会更好，人工智能应用领域相关系统的性能会逐步地变强，能处理大规模的数据量。

参考文献

[1]刘帆，刘鹏远，李兵，徐彬彬. TensorFlow平台下的视频目标跟踪深度学习模型设计[J].激光与光电子学进展，2017，54（09）：283-291.

[2]张俊，李鑫.TensorFlow平台下的手写字符识别[J].电脑知识与技术，2016，12（16）：199-201.