공개 최종 클래스 KmeansPlusPlusInitialization
KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다.
포인트 행은 입력 포인트로 간주됩니다. 하나의 행이 무작위로 선택됩니다. 후속 행은 num_to_sample 행이 샘플링될 때까지 지금까지 선택된 가장 가까운 행으로부터 L2 거리의 제곱에 비례하는 확률로 샘플링됩니다.
공개 방법
| 출력 <플로트> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 KmeansPlusPlus초기화 | |
| 출력 <플로트> | 견본 () 모양의 행렬(num_to_sample, d) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <Float> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 KmeansPlusPlusInitialization 생성 ( 범위 범위, Operand <Float> 포인트, Operand <Long> numToSample, Operand <Long> 시드, Operand <Long> numRetriesPerSample)
새로운 KmeansPlusPlusInitialization 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 포인트들 | 모양의 행렬(n, d). 행은 입력 포인트로 간주됩니다. |
| numToSample | 스칼라. 샘플링할 행 수입니다. 이 값은 n보다 클 수 없습니다. |
| 씨앗 | 스칼라. 난수 생성기를 초기화하기 위한 시드입니다. |
| 샘플당 재시도 횟수 | 스칼라. 샘플링되는 각 행에 대해 이 매개변수는 최상의 결과를 선택하기 전에 현재 분포에서 그릴 추가 점 수를 지정합니다. 음수 값이 지정되면 경험적 방법을 사용하여 O(log(num_to_sample))개의 추가 포인트를 샘플링합니다. |
보고
- KmeansPlusPlusInitialization의 새 인스턴스