tf.contrib.factorization.GmmAlgorithm

Класс кластеризации модели гауссовского смешения Tensorflow.

tf.contrib.factorization.GmmAlgorithm(
    data, num_classes, initial_means=None, params='wmc',
    covariance_type=FULL_COVARIANCE, random_seed=0
)

Аргументы
`data`	список тензоров с данными, каждая строка — новый пример.
`num_classes`	количество кластеров.
`initial_means`	тензор с матрицей средних значений. Если None, средние значения вычисляются случайным образом.
`params`	управляет параметрами, обновляемыми в процессе обучения. Может содержать любую комбинацию "w" для весов, "m" для средних значений и "c" для ковариаций.
`covariance_type`	один из "full", "diag".
`random_seed`	Семена для PRNG, используемые для инициализации семян.

Исключения
Исключение, если тип ковариации неизвестен.

Методы

alphas()

assignments()

Возвращает список тензоров с матрицей назначений на фрагмент.

clusters()

Возвращает кластеры с размерами num_classes X 1 X num_dimensions.

covariances()

Возвращает матрицы ковариаций.

init_ops()

Возвращает операцию инициализации.

is_initialized()

Возвращает булеву операцию для инициализированных переменных.

log_likelihood_op()

Возвращает операцию логарифмической вероятности.

scores()

Возвращает вероятность для каждого образца данных.

Возвращаемые значения
Логарифмические вероятности каждого элемента данных.

training_ops()

Возвращает операцию обучения.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/factorization/GmmAlgorithm