Выбирает строки ввода num_to_sample, используя критерий KMeans++.
Предполагается, что ряды точек являются входными точками. Одна строка выбирается случайным образом. Последующие строки выбираются с вероятностью, пропорциональной квадрату расстояния L2 от ближайшей строки, выбранной на данный момент, до тех пор, пока не будут выбраны строки num_to_sample.
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Вывод <TFloat32> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статическая KmeansPlusPlusInitialization | create (область области действия , операнд <TFloat32> точки, операнд <TInt64> numToSample, операнд <TInt64> начальное число, операнд <TInt64> numRetriesPerSample) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию KmeansPlusPlusInitialization. |
| Вывод <TFloat32> | образцы () Матрица формы (num_to_sample, d). |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <TFloat32> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static KmeansPlusPlusInitialization create (область действия , операнд <TFloat32> точки, операнд <TInt64> numToSample, операнд <TInt64> семя, операнд <TInt64> numRetriesPerSample)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию KmeansPlusPlusInitialization.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| точки | Матрица формы (n, d). Предполагается, что строки являются входными точками. |
| numToSample | Скаляр. Количество строк для выборки. Это значение не должно быть больше n. |
| семя | Скаляр. Начальное значение для инициализации генератора случайных чисел. |
| numRetriesPerSample | Скаляр. Для каждой выборки строки этот параметр определяет количество дополнительных точек, которые нужно извлечь из текущего распределения, прежде чем выбрать лучшее. Если указано отрицательное значение, эвристика используется для выборки O(log(num_to_sample)) дополнительных точек. |
Возврат
- новый экземпляр KmeansPlusPlusInitialization