KmeansPlusPlusInitialization

KmeansPlusPlusInisialisasi kelas akhir publik

Memilih num_to_sample baris input menggunakan kriteria KMeans++.

Deretan titik diasumsikan sebagai titik masukan. Satu baris dipilih secara acak. Baris berikutnya diambil sampelnya dengan probabilitas yang sebanding dengan kuadrat jarak L2 dari baris terdekat yang dipilih sejauh ini hingga num_to_sample baris telah diambil sampelnya.

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran < TFloat32 >
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Inisialisasi KmeansPlusPlus statis
buat ( Lingkup lingkup, Operand < TFloat32 > poin, Operand < TInt64 > numToSample, Operand < TInt64 > seed, Operand < TInt64 > numRetriesPerSample)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi KmeansPlusPlusInitialization baru.
Keluaran < TFloat32 >
sampel ()
Matriks bentuk (num_to_sample, d).

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "KmeansPlusPlusInitialization"

Metode Publik

Keluaran publik < TFloat32 > asOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolis tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

KmeansPlusPlusInisialisasi publik statis membuat ( Lingkup cakupan, Operan < TFloat32 > poin, Operan < TInt64 > numToSample, Operan < TInt64 > seed, Operan < TInt64 > numRetriesPerSample)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi KmeansPlusPlusInitialization baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
poin Matriks bentuk (n, d). Baris diasumsikan sebagai titik masukan.
numToSample Skalar. Jumlah baris yang akan dijadikan sampel. Nilai ini tidak boleh lebih besar dari n.
benih Skalar. Benih untuk menginisialisasi generator nomor acak.
numRetriesPerSample Skalar. Untuk setiap baris yang diambil sampelnya, parameter ini menentukan jumlah poin tambahan yang diambil dari distribusi saat ini sebelum memilih yang terbaik. Jika nilai negatif ditentukan, heuristik digunakan untuk mengambil sampel O(log(num_to_sample)) poin tambahan.
Kembali
  • contoh baru KmeansPlusPlusInitialization

Output publik < TFloat32 > sampel ()

Matriks bentuk (num_to_sample, d). Baris sampel.