পাবলিক ফাইনাল ক্লাস KmeansPlusPlusInitialization
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।
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <ফ্লোট> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| স্ট্যাটিক KmeansPlusPlusInitialization | |
| আউটপুট <ফ্লোট> | নমুনা () আকৃতির ম্যাট্রিক্স (num_to_sample, d)। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> হিসাবে আউটপুট ()
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।
সর্বজনীন স্ট্যাটিক KmeansPlusPlusInitialization তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <float> পয়েন্ট, Operand <Long> numToSample, Operand <Long> বীজ, Operand <Long> 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