सार्वजनिक अंतिम वर्ग KmeansPlusPlusInitialization
KMeans++ मानदंड का उपयोग करके इनपुट की num_to_sample पंक्तियों का चयन करता है।
बिंदुओं की पंक्तियों को इनपुट बिंदु माना जाता है। यादृच्छिक रूप से एक पंक्ति का चयन किया जाता है। बाद की पंक्तियों को इस प्रकार चयनित निकटतम पंक्ति से वर्ग L2 की दूरी के आनुपातिक संभाव्यता के साथ नमूना लिया जाता है, जब तक कि num_to_sample पंक्तियों का नमूना नहीं लिया जाता है।
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <फ्लोट> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर KmeansPlusPlusInitialization | |
| आउटपुट <फ्लोट> | नमूने () आकार का मैट्रिक्स (num_to_sample, d)। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर KmeansPlusPlusInitialization बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <फ्लोट> अंक, ओपेरैंड <लांग> numToSample, ओपेरैंड <लांग> बीज, ओपेरैंड <लांग> numRetriesPerSample)
एक नया KmeansPlusPlusInitialization ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| अंक | आकार का मैट्रिक्स (एन, डी)। पंक्तियों को इनपुट पॉइंट माना जाता है। |
| numToSample | अदिश। नमूने के लिए पंक्तियों की संख्या। यह मान n से बड़ा नहीं होना चाहिए। |
| बीज | अदिश। यादृच्छिक संख्या जनरेटर प्रारंभ करने के लिए बीज। |
| संख्यापुनर्प्रयासप्रति नमूना | अदिश। नमूना की गई प्रत्येक पंक्ति के लिए, यह पैरामीटर सर्वश्रेष्ठ का चयन करने से पहले वर्तमान वितरण से आकर्षित करने के लिए अतिरिक्त बिंदुओं की संख्या निर्दिष्ट करता है। यदि कोई ऋणात्मक मान निर्दिष्ट किया जाता है, तो O(log(num_to_sample)) अतिरिक्त बिंदुओं का नमूना लेने के लिए एक अनुमानी का उपयोग किया जाता है। |
रिटर्न
- KmeansPlusPlusInitialization का एक नया उदाहरण