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Treina o Clusterer em uma coleção de recursos usando as propriedades numéricas especificadas de cada recurso como dados de treinamento. A geometria dos recursos é ignorada.
A lista de nomes de propriedades a serem incluídos como dados de treinamento. Cada atributo precisa ter todas essas propriedades, e os valores delas precisam ser numéricos. Esse argumento é opcional se a coleção de entrada tiver uma propriedade "band_order" (como produzido por Image.sample).
subsampling
Ponto flutuante, padrão: 1
Um fator de subamostragem opcional, dentro de (0, 1].
subsamplingSeed
Número inteiro, padrão: 0
Uma semente de aleatorização a ser usada para subamostragem.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-07-26 UTC."],[],["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"]]
