Seleciona num_to_sample linhas de entrada 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 à distância L2 quadrada da linha mais próxima selecionada até agora até que as linhas num_to_sample tenham sido amostradas.
Métodos Públicos
Output <float> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
estática KmeansPlusPlusInitialization | |
Output <float> | amostras () Matriz de forma (num_to_sample, d). |
Métodos herdados
Métodos Públicos
pública Output <float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as 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 criar ( Scope escopo, Operando <float> pontos, Operando <longo> numToSample, Operando <longo> semente, Operando <longo> numRetriesPerSample)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve 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 para amostrar. Este valor não deve ser maior que n. |
semente | Escalar. Semente para inicializar o gerador de números aleatórios. |
numRetriesPerSample | Escalar. Para cada linha que é amostrada, este parâmetro especifica o número de pontos adicionais a serem extraídos da distribuição atual antes de selecionar a melhor. Se um valor negativo for especificado, uma heurística é usada para amostrar O (log (num_to_sample)) pontos adicionais. |
Devoluções
- uma nova instância de KmeansPlusPlusInitialization