KMeans++ মানদণ্ড ব্যবহার করে ইনপুটের num_to_sample সারি নির্বাচন করে।
পয়েন্টের সারি ইনপুট পয়েন্ট বলে ধরে নেওয়া হয়। এক সারি এলোমেলোভাবে নির্বাচন করা হয়. পরবর্তী সারির নমুনা করা হয় সম্ভাব্যতা আনুপাতিক বর্গাকার L2 দূরত্বের সাথে নির্বাচিত নিকটতম সারি থেকে যতক্ষণ না পর্যন্ত num_to_sample সারি নমুনা করা হয়েছে।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট < TFloat32 > | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
স্ট্যাটিক KmeansPlusPlusInitialization | |
আউটপুট < TFloat32 > | নমুনা () আকৃতির ম্যাট্রিক্স (num_to_sample, d)। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট < TFloat32 > asOutput ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
সর্বজনীন স্ট্যাটিক KmeansPlusPlusInitialization তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TFloat32 > পয়েন্ট, অপারেন্ড < TInt64 > numToSample, Operand < TInt64 > বীজ, Operand < TInt64 > numRetriesPerSample)
একটি নতুন KmeansPlusPlusInitialization অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
পয়েন্ট | আকৃতির ম্যাট্রিক্স (n, d)। সারিগুলিকে ইনপুট পয়েন্ট বলে ধরে নেওয়া হয়। |
numToSample | স্কেলার। নমুনা করার জন্য সারির সংখ্যা। এই মান n এর থেকে বড় হওয়া উচিত নয়। |
বীজ | স্কেলার। এলোমেলো নম্বর জেনারেটর শুরু করার জন্য বীজ। |
numRetriesPerSample | স্কেলার। নমুনা করা প্রতিটি সারির জন্য, এই প্যারামিটারটি সেরাটি নির্বাচন করার আগে বর্তমান বিতরণ থেকে আঁকতে অতিরিক্ত পয়েন্টের সংখ্যা নির্দিষ্ট করে। যদি একটি নেতিবাচক মান নির্দিষ্ট করা হয়, একটি হিউরিস্টিক O(log(num_to_sample)) অতিরিক্ত পয়েন্টের নমুনা দিতে ব্যবহৃত হয়। |
রিটার্নস
- KmeansPlusPlusInitialization এর একটি নতুন উদাহরণ