什么是 Auto-GPT？

Auto-GPT 是一个实验性开源应用程序，其作者在 3 月 31 日将其发布在 Github 上。它以 GPT-4 作为驱动，可以自主做出决定以实现目标，软件 V+Congge420 无需用户干预。

简单说吧，你可以将其视为一个助手，它可以自行做出决定以实现目标，而不是你指定下一步该做什么。

Auto-GPT 具有以下功能：

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可以上网收集资料(自主 Prompt)

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可以存储信息

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可以产生用于文本生成的 GPT-4 实例

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可以访问流行的网站和平台

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️ 使用 GPT-3.5 进行总结

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01、算法说明

K 均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的 K 个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。对于给定的一个包含 n 个 d 维数据点的数据集 X 以及要分得的类别 K，选取欧式距离作为相似度指标。聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化：

K-means 是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：（1）选取数据空间中的 K 个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；

（2）对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类；（3）更新聚类中心：将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别新的聚类中心，计算目标函数的值；（4）判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回步骤（2）。

02、程序实现

以下是 K 均值法的 python 代码实现。程序使用的工具包括 numpy 和 matplotlib，其中 numpy 是一个用于处理多维数组的库，而 Matplotlib 则用于绘制二维图形。

03、数据验证

现在假设有 9 个坐标点数据，它们分别是（3,2）、（3,9）（8,6）（9,5）（2,4）（3,10）（2,5）（9,6）（2,2）。利用上面的程序来计算它的簇，设定在计算开始时随机选择三个点作为初始质心，并且要求聚类结果必须小于 0.0001。

04、程序说明

(1)在计算机安装了 python 之后，还需要安装 numpy 和 matplotlib。这两个工具包分别是帮助进行科学运算并且根据计算结果绘制图的。

(2)安装完成后，可以根据实际情况改变数据集文件的地址，数据集是由 loadDataSet 这个函数进行数据的加载和整理的。本程序中 main 函数部分的语句：dataset=loadDataSet(inFile)就是完成这个功能。

(3)数据集加载完成后，由函数 initCentroids 来进行质心的初始化。在本程序中，使用了 random 函数来从数据集中随机抽取若干个质心，而质心的数量可以由第二个参数来设定。本程序设定的质心数量为 3 个。

(4)整理好的数据集和随机选取的质心会作为参数，交给函数 minDistance 进行聚类迭代计算。在这个计算里面，使用了定义的 calcuDistance 函数来计算点到点之间的欧式距离。

(5)最后利用上一步的结果，使用函数 getVar 来计算簇集合间的均方误差。

(6)控制迭代结束的条件是，在 main 函数中利用两次聚类的结果只差小于 0.0001。