পাবলিক ফাইনাল ক্লাস KMC2ChainInitialization
একটি ডেটা পয়েন্টের সূচী প্রদান করে যা বীজ সেটে যোগ করা উচিত।
দূরত্বের এন্ট্রিগুলি বীজ সেটে ইতিমধ্যে নমুনা নেওয়া কেন্দ্রগুলিতে প্রার্থী পয়েন্টের বর্গ দূরত্ব বলে ধরে নেওয়া হয়। অপটি k-MC^2 অ্যালগরিদমের একটি মার্কভ চেইন তৈরি করে এবং একটি অতিরিক্ত ক্লাস্টার কেন্দ্র হিসাবে যোগ করার জন্য একটি প্রার্থী পয়েন্টের সূচক প্রদান করে।
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <লং> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| স্ট্যাটিক KMC2 চেইন ইনিশিয়ালাইজেশন | |
| আউটপুট <লং> | সূচক () নমুনা বিন্দুর সূচক সহ স্কেলার। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <Long> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক KMC2 চেইন ইনিশিয়ালাইজেশন তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <ফ্লোট> দূরত্ব, অপারেন্ড <লং> বীজ)
একটি নতুন KMC2ChainInitialization অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| দূরত্ব | প্রতিটি প্রার্থী বিন্দুর জন্য নিকটতম পূর্বে নমুনা ক্লাস্টার কেন্দ্রে বর্গাকার দূরত্ব সহ ভেক্টর। |
| বীজ | স্কেলার। এলোমেলো নম্বর জেনারেটর শুরু করার জন্য বীজ। |
রিটার্নস
- KMC2ChainInitialization এর একটি নতুন উদাহরণ