ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans

Bei „Cascade simple k-means“ wird der beste k-Wert anhand des Calinski-Harabasz-Kriteriums ausgewählt. Weitere Informationen erhalten Sie hier:

Calinski, T. und J. Harabasz. 1974. Eine Dendritenmethode für die Clusteranalyse. Commun. Stat. 3: 1–27.

Nutzung	Ausgabe
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations)	Clusterer

Argument	Typ	Details
minClusters	Ganzzahl, Standard: 2	Mindestanzahl von Clustern.
maxClusters	Ganzzahl, Standard: 10	Maximale Anzahl von Clustern.
restarts	Ganzzahl, Standard: 10	Anzahl der Neustarts.
manual	Boolescher Wert, Standard: „false“	Wählen Sie die Anzahl der Cluster manuell aus.
init	Boolescher Wert, Standard: „false“	Gibt an, ob die Initialisierung mit der probabilistischen Methode „Farthest First“ des k-Means++-Algorithmus erfolgen soll (anstatt der standardmäßigen zufälligen Auswahl der anfänglichen Clusterzentren).
distanceFunction	String, Standard: „Euclidean“	Zu verwendende Distanzfunktion. Folgende Optionen sind verfügbar: „Euklidisch“ und „Manhattan“.
maxIterations	Ganzzahl, Standard: null	Maximale Anzahl an Iterationen für k-Means.