classe final pública KmeansPlusPlusInicialização
Seleciona as linhas de entrada num_to_sample usando o critério KMeans++.
As linhas de pontos são consideradas pontos de entrada. Uma linha é selecionada aleatoriamente. As linhas subsequentes são amostradas com probabilidade proporcional ao quadrado da distância L2 da linha mais próxima selecionada até o momento até que as linhas num_to_sample tenham sido amostradas.
Métodos públicos
| Saída <Float> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| estático KmeansPlusPlusInicialização | |
| Saída <Float> | amostras () Matriz de forma (num_to_sample, d). |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <Float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static KmeansPlusPlusInitialization create ( Escopo do escopo, Operando <Float> pontos, Operando <Long> numToSample, Operando <Long> seed, Operando <Long> numRetriesPerSample)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação KmeansPlusPlusInitialization.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| pontos | Matriz de forma (n, d). As linhas são consideradas pontos de entrada. |
| numToSample | Escalar. O número de linhas a serem amostradas. Este valor não deve ser maior que n. |
| semente | Escalar. Semente para inicializar o gerador de números aleatórios. |
| numRetriesPerSample | Escalar. Para cada linha amostrada, esse parâmetro especifica o número de pontos adicionais a serem extraídos da distribuição atual antes de selecionar o melhor. Se um valor negativo for especificado, uma heurística será usada para amostrar pontos adicionais O(log(num_to_sample)). |
Devoluções
- uma nova instância do KmeansPlusPlusInitialization