Earth Engine, paylaşılan bilgi işlem kaynaklarını korumak ve herkes için güvenilir performans sağlamak amacıyla ticari olmayan kota katmanlarını kullanıma sundu. Ticari olmayan projelerde varsayılan olarak Community Katmanı kullanılır. Ancak bir projenin katmanını istediğiniz zaman değiştirebilirsiniz.
Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.
ee.Clusterer.train
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Her özelliğin belirtilen sayısal özelliklerini eğitim verisi olarak kullanarak Clusterer'ı bir özellik koleksiyonu üzerinde eğitir. Özelliklerin geometrisi yoksayılır.
Eğitim verisi olarak eklenecek özellik adlarının listesi. Her özelliğin bu özelliklere sahip olması ve değerlerinin sayısal olması gerekir. Giriş koleksiyonu, "band_order" özelliği (Image.sample tarafından üretildiği gibi) içeriyorsa bu bağımsız değişken isteğe bağlıdır.
subsampling
Ondalık sayı, varsayılan: 1
(0, 1] aralığında isteğe bağlı bir alt örnekleme faktörü.
subsamplingSeed
Tamsayı, varsayılan: 0
Alt örnekleme için kullanılacak rastgeleleştirme başlangıç değeri.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 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"]]
