Meta FAIR 开源 e-means：比 Lloyd 算法快 10 倍、损失更低的 k-means

Meta FAIR 开源 e-means，以替代 Lloyd 算法的现代 k-means 聚类方法，针对静态数据集聚类进行优化。在多种规模与数据集上，e-means 用 1.2–3 个 epoch 达到 Lloyd 算法 25 个 epoch 以下的测试损失，GPU 端到端速度比 Flash-KMeans 快 10–45 倍，CPU 比 Faiss 快 8–15 倍。