KmeansPlusPlusInitialization

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.

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 < TFloat32 >
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 KmeansPlusPlus초기화
생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > 포인트, 피연산자 < TInt64 > numToSample, 피연산자 < TInt64 > 시드, 피연산자 < TInt64 > numRetriesPerSample)
새로운 KmeansPlusPlusInitialization 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TFloat32 >
견본 ()
모양의 행렬(num_to_sample, d)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "KmeansPlusPlusInitialization"

공개 방법

공개 출력 < TFloat32 > 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 < TFloat32 > 포인트, Operand < TInt64 > numToSample, Operand < TInt64 > 시드, Operand < TInt64 > 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

공개 출력 < TFloat32 > 샘플 ()

모양의 행렬(num_to_sample, d) 샘플링된 행입니다.