Ankündigung: Alle nicht kommerziellen Projekte, die vor dem 15. April 2025 für die Nutzung der Earth Engine registriert wurden, müssen die Berechtigung zur nicht kommerziellen Nutzung bestätigen, um weiterhin auf die Earth Engine zugreifen zu können.
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Trainiert den Clusterer anhand einer Sammlung von Features. Dabei werden die angegebenen numerischen Eigenschaften jedes Features als Trainingsdaten verwendet. Die Geometrie der Features wird ignoriert.
Die Liste der Attributnamen, die als Trainingsdaten verwendet werden sollen. Jedes Feature muss alle diese Attribute haben und ihre Werte müssen numerisch sein. Dieses Argument ist optional, wenn die Eingabesammlung die Eigenschaft „band_order“ enthält (wie von Image.sample erzeugt).
subsampling
Gleitkommazahl, Standardwert: 1
Ein optionaler Subsampling-Faktor im Bereich (0, 1].
subsamplingSeed
Ganzzahl, Standardwert: 0
Ein Randomisierungs-Seed, der für die Teilstichprobenerhebung verwendet werden soll.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-07-26 (UTC)."],[[["Trains a clusterer using numeric properties of features, ignoring geometry."],["Requires a feature collection and optionally specifies input properties for training."],["Allows for subsampling of the training data using a factor and seed."],["Returns the trained Clusterer object for further use."]]],["The `Clusterer.train` method trains a Clusterer using a FeatureCollection. It takes a collection of features and uses their numeric properties as training data, ignoring feature geometry. Users specify `inputProperties` (a list of numeric property names) to be used for training. Subsampling can be employed by setting the `subsampling` (factor between 0 and 1) and optionally, the `subsamplingSeed` to control randomness. The method returns the trained `Clusterer` object.\n"]]
