clase final pública KmeansPlusPlusInitialization
Selecciona num_to_sample filas de entrada utilizando el criterio KMeans++.
Se supone que las filas de puntos son puntos de entrada. Se selecciona una fila al azar. Las filas posteriores se muestrean con una probabilidad proporcional a la distancia L2 al cuadrado desde la fila más cercana seleccionada hasta el momento hasta que se hayan muestreado num_to_sample filas.
Métodos públicos
| Salida <Flotante> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| KmeansPlusPlusInicialización estática | |
| Salida <Flotante> | muestras () Matriz de forma (num_to_sample, d). |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <Float> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación pública estática de KmeansPlusPlusInitialization ( alcance , operando <puntos flotantes>, operando <largo> numToSample, operando <largo> semilla, operando <largo> numRetriesPerSample)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación KmeansPlusPlusInitialization.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| puntos | Matriz de forma (n, d). Se supone que las filas son puntos de entrada. |
| número de muestra | Escalar. El número de filas que se van a muestrear. Este valor no debe ser mayor que n. |
| semilla | Escalar. Semilla para inicializar el generador de números aleatorios. |
| númeroReintentosPorMuestra | Escalar. Para cada fila que se muestrea, este parámetro especifica el número de puntos adicionales que se extraerán de la distribución actual antes de seleccionar la mejor. Si se especifica un valor negativo, se utiliza una heurística para muestrear O(log(num_to_sample)) puntos adicionales. |
Devoluciones
- una nueva instancia de KmeansPlusPlusInitialization