Cのk-meansベンチマーク用コードがあったのでやってみた。codeはこのサイトから拝借させてもらった。以下のサイトからベンチ用コードをダウンロードする。'k_means.py'.次にテストに使用するデータをダウンロードしてくる。'100k.csv'.次にダウンロードしたコードを以下のようにして実行する。5の条件で走らせたベンチマークの結果は約1秒だった。benchmark(Scikit-learn編)¶Scikit-learnもScipyと同じ条件でベンチを走らせる。runs)scikit-learnはscipyよりもほんのちょい速い結果になった。正確に言うと、0.99973435/0.944552331.0584213476028375scikit-learnはscipyよりも1.06倍処理が高速だった。benchmark(Python編)¶pythonもscikit-learnやScipyと同じ条件でベンチを走らせる。runs)予想通りpythonは一番の鈍足だった。これまで最速のsk-learnに比べ4.23686709/0.944552334.4855821699153494.5倍も実行速度が遅かった。言っても実際にはnumpyっぽい。下記のサイトからC++ベンチコードをダウンロードしてくる。runsの書式に合わせて実行する。-10.09330.94455233/0.2058144.589349266813725C++版はこれまで最速のSK-learn版より4.6倍も処理が高速だった。terminated.Eigen/Denseヘッダーファイルが探せないみたいなので教えてあげる。-10.092苦労の割に、かなり期待はずれの結果に終わった。-9.913620.205814/0.05916973.4783681512666114CUDA版は実行速度がC++版の3.5倍高速だった。-7.409370.0591697/0.03584881.6505350248822834バージョン2はバージョン1よりも約1.7倍処理が高速だった。eigonihongo関連記事パソコンでスパコン並のグラフデータ処理が可能!?グラフデータ処理というものが存在するらしいです。Inference(尤度なし推定)用のエンジンがあるそうです。