KmeansPlusPlusInitialization

classe finale pubblica KmeansPlusPlusInitialization

Seleziona num_to_sample righe di input utilizzando il criterio KMeans++.

Si presuppone che le file di punti siano punti di input. Una riga viene selezionata a caso. Le righe successive vengono campionate con probabilità proporzionale alla distanza L2 al quadrato dalla riga più vicina selezionata finora fino a quando non vengono campionate num_to_sample righe.

Metodi pubblici

Uscita <Mobile>
comeuscita ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
KmeansPlusPlusInitialization statico
create ( ambito ambito , punti operando <Float>, operando <Long> numToSample, operando <Long> seed, operando <Long> numRetriesPerSample)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione KmeansPlusPlusInitialization.
Uscita <Mobile>
campioni ()
Matrice di forma (num_to_sample, d).

Metodi ereditati

Metodi pubblici

output pubblico <Float> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static KmeansPlusPlusInitialization create ( ambito ambito , operando <float> punti, operando <lungo> numToSample, operando <lungo> seed, operando <lungo> numRetriesPerSample)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione KmeansPlusPlusInitialization.

Parametri
scopo ambito attuale
punti Matrice di forma (n, d). Si presuppone che le righe siano punti di input.
numToSample Scalare. Il numero di righe da campionare. Questo valore non deve essere maggiore di n.
seme Scalare. Seme per inizializzare il generatore di numeri casuali.
numero tentativi per campione Scalare. Per ogni riga campionata, questo parametro specifica il numero di punti aggiuntivi da trarre dalla distribuzione corrente prima di selezionare la migliore. Se viene specificato un valore negativo, viene utilizzata un'euristica per campionare O(log(num_to_sample)) punti aggiuntivi.
ritorna
  • una nuova istanza di KmeansPlusPlusInitialization

Campioni di output <Float> pubblici ()

Matrice di forma (num_to_sample, d). Le righe campionate.