コード実行に時間がかかるという問題があります。私はコーディングのためにPythonを使用していますし、マシン学習ライブラリとしてscikitを学んでいます。私の問題は、k-Meansの計算に時間がかかることです（基本的に、400クラスタでグループ化するために約3000のデータポイントがあります）。この方法は約250回繰り返される。タイミングに関しては、終了するのに約40分かかります。どのようにそれを加速するための任意の提案？ ありがとうございます。scikit-learnライブラリのk-Meansアクセラレーション
すべてのユースケースに対して簡単にスピードアップが可能な場合は、実装されています。
私たちはあなたのデータの統計情報や何を正確にやっているのを知っていませんが、特に、パラメータを調整することがあります：
n_jobs（のみリニアスピードアップ、より多くのメモリ）initmax_iter（線形スピードアップ、おそらくあまり正確で）開始のn_init（線形スピードアップ、おそらく以下accur ate）メモリで許可されている場合は、precompute_distancesでも試すことができます。
さらに重要：user-guideでも、ユースケースが適切ではない（クラスタが多すぎる）と説明しています。
または、別の方法を試してください：Mini Batch K-Means
あなたのC++タグに関するコメント。これにはどのようにC++が関係していますか？ – WhiZTiM
Pythonよりも優れているC++で書かれているかもしれません。 – user8058941
コンテキスト情報と再現性のある小さなサンプルコードを提供できますか？ –