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। एक पंक्ति यादृच्छिक रूप से चुनी जाती है। बाद की पंक्तियों को अब तक चयनित निकटतम पंक्ति से वर्ग L2 की दूरी के आनुपातिक संभाव्यता के साथ नमूना किया जाता है जब तक कि num_to_sample पंक्तियों का नमूना नहीं ले लिया जाता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट < TFloat32 > | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर KmeansPlusPlusInitialization | |
| आउटपुट < TFloat32 > | नमूने () आकार का मैट्रिक्स (num_to_sample, d)। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "KmeansPlusPlusInitialization"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी 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 स्थैतिक KmeansPlusPlusInitialization क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TFloat32 > पॉइंट्स, ऑपरेंड < TInt64 > numToSample, ऑपरेंड < TInt64 > सीड, ऑपरेंड < TInt64 > numRetriesPerSample)
एक नए KmeansPlusPlusInitialization ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| अंक | आकार का मैट्रिक्स (एन, डी)। पंक्तियों को इनपुट बिंदु माना जाता है। |
| numToSample | अदिश. नमूना लेने के लिए पंक्तियों की संख्या. यह मान n से बड़ा नहीं होना चाहिए. |
| बीज | अदिश. यादृच्छिक संख्या जनरेटर आरंभ करने के लिए बीज। |
| numRetriesPerSample | अदिश. नमूना ली गई प्रत्येक पंक्ति के लिए, यह पैरामीटर सर्वश्रेष्ठ का चयन करने से पहले वर्तमान वितरण से प्राप्त करने के लिए अतिरिक्त बिंदुओं की संख्या निर्दिष्ट करता है। यदि एक नकारात्मक मान निर्दिष्ट किया गया है, तो O(log(num_to_sample)) अतिरिक्त बिंदुओं का नमूना लेने के लिए एक अनुमान का उपयोग किया जाता है। |
रिटर्न
- KmeansPlusPlusInitialization का एक नया उदाहरण