lớp cuối cùng công khai KmeansPlusPlusInitialization
Chọn num_to_sample hàng đầu vào bằng tiêu chí KMeans++.
Hàng điểm được coi là điểm đầu vào. Một hàng được chọn ngẫu nhiên. Các hàng tiếp theo được lấy mẫu với xác suất tỷ lệ với khoảng cách L2 bình phương từ hàng gần nhất được chọn cho đến khi các hàng num_to_sample được lấy mẫu.
Phương pháp công khai
| Đầu ra <Float> | asOutput () Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ. |
| tĩnh KmeansPlusPlusKhởi tạo | |
| Đầu ra <Float> | mẫu () Ma trận hình dạng (num_to_sample, d). |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <Float> asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
tĩnh công khai KmeansPlusPlusInitialization tạo (Phạm vi phạm vi , Điểm toán hạng <Float>, Toán hạng <Long> numToSample, Hạt giống toán hạng <Long>, Toán hạng <Long> numRetriesPerSample)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác KmeansPlusPlusInitialization mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| điểm | Ma trận hình dạng (n, d). Các hàng được coi là điểm đầu vào. |
| numToSample | Vô hướng. Số lượng hàng để lấy mẫu. Giá trị này không được lớn hơn n. |
| hạt giống | Vô hướng. Seed để khởi tạo trình tạo số ngẫu nhiên. |
| numRetriesPerSample | Vô hướng. Đối với mỗi hàng được lấy mẫu, tham số này chỉ định số điểm bổ sung cần rút ra từ phân bố hiện tại trước khi chọn điểm tốt nhất. Nếu một giá trị âm được chỉ định, một phương pháp phỏng đoán sẽ được sử dụng để lấy mẫu các điểm bổ sung O(log(num_to_sample)). |
Trả lại
- một phiên bản mới của KmeansPlusPlusInitialization