k-Means-Hyperparameter - Amazon SageMaker

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k-Means-Hyperparameter

In der CreateTrainingJob-Anforderung geben Sie den Schulungsalgorithmus an, den Sie verwenden möchten. Sie können auch algorithmusspezifische Hyperparameter angeben als string-to-string Übersichten. In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter für den von Amazon bereitgestellten K-Means-Trainingsalgorithmus aufgeführt SageMaker. Weitere Informationen zur Funktionsweise von k-Means-Clustering finden Sie unter So funktioniert das Clustering mit k-Means-Algorithmen.

Parametername Beschreibung
feature_dim

Die Anzahl der Merkmale der Eingabedaten.

Erforderlich

Zulässige Werte: Positive Ganzzahl

k

Die Anzahl der erforderlichen Cluster.

Erforderlich

Zulässige Werte: Positive Ganzzahl

epochs

Die Anzahl der mit den Schulungsdaten durchgeführten Durchläufe.

Optional

Zulässige Werte: Positive Ganzzahl

Standardwert: 1

eval_metrics

Eine JSON-Liste der Metriktypen, die zum Melden einer Punktzahl für das Modell verwendet werden. Allowed values lautenmsdfür Mittelwert-Quadratabweichung undssdfür Summe der Quadratentfernung. Wenn Testdaten angegeben werden, die Punktzahl für jede der angeforderten Metriken gemeldet.

Optional

Zulässige Werte: Entweder[\"msd\"]oder[\"ssd\"]oder[\"msd\",\"ssd\"].

Standardwert: [\"msd\"]

extra_center_factor

Der Algorithmus erstellt K Zentren = num_clusters * extra_center_factor während der Ausführung und reduziert die Anzahl der Zentren bei der Fertigstellung des Modells von K auf k.

Optional

Zulässige Werte: Entweder eine positive Ganzzahl oderauto.

Standardwert: auto

half_life_time_size

Wird verwendet, um die Gewichtung zu bestimmen, die einer Beobachtung beim Berechnen eines Clustermittelwerts zugeteilt wird. Die Gewichtung zerfällt exponentiell, sobald mehrere Punkte beobachtet werden. Bei der ersten Beobachtung eines Punkts wird ihm eine Gewichtung von 1 bei der Berechnung des Clustermittelwerts zugeteilt. Die Zerfallkonstante für die exponentielle Funktion wird ausgewählt, sodass die Gewichtung nach Beobachtung von half_life_time_size Punkten 1/2 lautet. Wenn er auf 0 festgelegt ist, erfolgt kein Verfall.

Optional

Zulässige Werte: Nicht-negative Ganzzahl

Standardwert: 0

init_method

Die Methode, mit der der Algorithmus die anfänglichen Clusterzentren auswählt. Der k-Means-Standardansatz wählt sie nach dem Zufallsprinzip aus. Eine alternative k-Means++-Methode wählt das erste Clusterzentrum nach dem Zufallsprinzip aus. Anschließend wird eine bessere Verteilung der Position des verbleibenden anfänglichen Cluster erzielt, indem die Auswahl von Zentren mit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung gewichtet wird, die proportional zum Quadrat der Entfernung der verbleibenden Datenpunkte aus vorhandenen Zentren ist.

Optional

Zulässige Werte: Entweder random oder kmeans++.

Standardwert: random

local_lloyd_init_method

Die Initialisierungsmethode für das Expectation Maximization (EM)-Verfahren nach Lloyd, die zum Erstellen des endgültigen Modells mit k-Zentren verwendet wird.

Optional

Zulässige Werte: Entweder random oder kmeans++.

Standardwert: kmeans++

local_lloyd_max_iter

Die maximale Anzahl der Iterationen für das Expectation Maximization (EM)-Verfahren nach Lloyd, die zum Erstellen des endgültigen Modells mit k-Zentren verwendet wird.

Optional

Zulässige Werte: Positive Ganzzahl

Standardwert: 300

local_lloyd_num_trials

Gibt an, wie oft das Expectation Maximization (EM)-Verfahren nach Lloyd mit dem geringsten Verlust ausgeführt wird beim Erstellen des endgültigen Modells mit k-Zentren.

Optional

Zulässige Werte: Entweder eine positive Ganzzahl oderauto.

Standardwert: auto

local_lloyd_tol

Die Toleranz für die Änderung in Verlust zum frühzeitigen Beenden des Expectation Maximization (EM)-Verfahrens nach Lloyd, das zum Erstellen des endgültigen Modells mit k-Zentren verwendet wird.

Optional

Zulässige Werte: Gleitkommazahl Bereich [0, 1].

Standardwert: 0,0001

mini_batch_size

Die Anzahl der Beobachtungen pro Mini-Stapel für den Dateniterator.

Optional

Zulässige Werte: Positive Ganzzahl

Standardwert: 5000