경고: 이 API는 더 이상 사용되지 않으며 교체가 안정되면 TensorFlow의 향후 버전에서 제거될 예정입니다.
KmeansPlusPlusInitialization
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
KMeans++ 기준을 사용하여 num_to_sample개의 입력 행을 선택합니다.
포인트 행은 입력 포인트로 간주됩니다. 하나의 행이 무작위로 선택됩니다. 후속 행은 num_to_sample 행이 샘플링될 때까지 지금까지 선택된 가장 가까운 행으로부터 L2 거리의 제곱에 비례하는 확률로 샘플링됩니다.
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공개 방법
공개 출력 <Float> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
새로운 KmeansPlusPlusInitialization 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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포인트들 | 모양의 행렬(n, d). 행은 입력 포인트로 간주됩니다. |
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numToSample | 스칼라. 샘플링할 행 수입니다. 이 값은 n보다 클 수 없습니다. |
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씨앗 | 스칼라. 난수 생성기를 초기화하기 위한 시드입니다. |
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샘플당 재시도 횟수 | 스칼라. 샘플링되는 각 행에 대해 이 매개변수는 최상의 결과를 선택하기 전에 현재 분포에서 그릴 추가 점 수를 지정합니다. 음수 값이 지정되면 경험적 방법을 사용하여 O(log(num_to_sample))개의 추가 포인트를 샘플링합니다. |
---|
보고
- KmeansPlusPlusInitialization의 새 인스턴스
공개 출력 <Float> 샘플 ()
모양의 행렬(num_to_sample, d) 샘플링된 행입니다.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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