публичный финальный класс KmeansPlusPlusInitialization
Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++.
Предполагается, что ряды точек являются входными точками. Одна строка выбирается случайным образом. Последующие строки выбираются с вероятностью, пропорциональной квадрату расстояния L2 от ближайшей строки, выбранной на данный момент, до тех пор, пока не будут выбраны строки num_to_sample.
Публичные методы
| Выход <С плавающей запятой> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статическая KmeansPlusPlusInitialization | |
| Выход <С плавающей запятой> | образцы () Матрица формы (num_to_sample, d). |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступный вывод <Float> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static KmeansPlusPlusInitialization create (область действия , точки операнда <Float>, операнд <Long> numToSample, начальное значение операнда <Long>, операнд <Long> numRetriesPerSample)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию KmeansPlusPlusInitialization.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| точки | Матрица формы (n, d). Предполагается, что строки являются входными точками. |
| numToSample | Скаляр. Количество строк для выборки. Это значение не должно быть больше n. |
| семя | Скаляр. Начальное значение для инициализации генератора случайных чисел. |
| numRetriesPerSample | Скаляр. Для каждой выборки строки этот параметр определяет количество дополнительных точек, которые нужно извлечь из текущего распределения, прежде чем выбрать лучшее. Если указано отрицательное значение, эвристика используется для выборки O(log(num_to_sample)) дополнительных точек. |
Возврат
- новый экземпляр KmeansPlusPlusInitialization