सूचना: जिन गैर-व्यावसायिक प्रोजेक्ट के लिए Earth Engine को 15 अप्रैल, 2025 से पहले रजिस्टर किया गया है उन्हें ऐक्सेस बनाए रखने के लिए, गैर-व्यावसायिक इस्तेमाल से जुड़ी ज़रूरी शर्तों की पुष्टि करनी होगी. अगर आपने 26 सितंबर, 2025 तक पुष्टि नहीं की, तो आपके ऐक्सेस को होल्ड पर रखा जा सकता है.
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यह इनपुट इमेज पर G-Means क्लस्टरिंग करता है. यह फ़ंक्शन, क्लस्टर की संख्या का अपने-आप पता लगाने के लिए, के-मीन्स एल्गोरिदम और नॉर्मेलिटी टेस्ट का इस्तेमाल करता है. आउटपुट में एक 'clusters' बैंड होता है. इसमें उस क्लस्टर का पूर्णांक आईडी होता है जिससे हर पिक्सल जुड़ा होता है. यह एल्गोरिदम, दो तरह से काम कर सकता है. पहला, बिना ओवरलैप वाली सेल की तय की गई ग्रिड (gridSize, जो टाइल से छोटी हो सकती है) पर. दूसरा, ओवरलैप वाली टाइल (neighborhoodSize) पर. डिफ़ॉल्ट रूप से, बिना ओवरलैप वाली टाइलें इस्तेमाल की जाती हैं. एक सेल या टाइल में मौजूद क्लस्टर, दूसरी सेल या टाइल में मौजूद क्लस्टर से अलग होते हैं. अगर कोई क्लस्टर किसी सेल या टाइल की सीमा में फैला हुआ है, तो हो सकता है कि उसके दोनों हिस्सों को अलग-अलग लेबल मिले. मास्क किए गए कुछ पिक्सल वाले किसी भी इनपुट को आउटपुट में पूरी तरह से मास्क कर दिया जाता है. यह एल्गोरिदम, सिर्फ़ कम डाइनैमिक रेंज वाली इमेज (यानी कि बाइट या शॉर्ट) के लिए बेहतर परफ़ॉर्म कर सकता है.
देखें: जी॰ Hamerly and C. एलकान. 'Learning the k in k-means'. NIPS, 2003.
सामान्य डिस्ट्रिब्यूशन की जांच के लिए, अहमियत का लेवल.
neighborhoodSize
पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 0
आस-पास की जगह का साइज़. क्लस्टर का हिसाब लगाते समय, हर टाइल को बढ़ाने (ओवरलैप) की रकम. यह विकल्प, gridSize के साथ इस्तेमाल नहीं किया जा सकता.
gridSize
पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: null
ग्रिड सेल का साइज़. अगर यह वैल्यू 0 से ज़्यादा है, तो kMeans को इस साइज़ के सेल पर अलग से चलाया जाएगा. इससे किसी भी क्लस्टर का साइज़, gridSize या इससे कम हो जाता है. यह विकल्प, neighborhoodSize के साथ इस्तेमाल नहीं किया जा सकता.
uniqueLabels
बूलियन, डिफ़ॉल्ट: true
अगर यह विकल्प चुना जाता है, तो क्लस्टर को यूनीक आईडी असाइन किए जाते हैं. ऐसा न होने पर, ये हर टाइल या ग्रिड सेल के हिसाब से दोहराए जाते हैं.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-07-27 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],["The G-Means algorithm performs image clustering by iteratively applying k-means and a normality test to determine the optimal number of clusters. It outputs an image with a 'clusters' band, assigning each pixel to a cluster. It can operate on a fixed grid (gridSize) or tiles with overlap (neighborhoodSize), with default being tiles without overlap. Input images should have a narrow dynamic range and pixels with partial mask will be fully masked in the output. Clusters can be assigned unique ID's or repeat per tile.\n"]]
