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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ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans

कैस्केड सिंपल के-मीन्स, कैलिंस्की-हाराबाज़ कसौटी के हिसाब से सबसे सही k चुनता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, यह लेख पढ़ें:

Calinski, T. and J. Harabasz. 1974. क्लस्टर विश्लेषण के लिए डेंड्राइट तरीका. कम्यून. आंकड़ा 3: 1-27.

इस्तेमाल	रिटर्न
`ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations)`	क्लस्टरर

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
`minClusters`	पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 2	क्लस्टर की कम से कम संख्या.
`maxClusters`	पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 10	क्लस्टर की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.
`restarts`	पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 10	रीस्टार्ट की संख्या.
`manual`	बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false	क्लस्टर की संख्या को मैन्युअल तरीके से चुनें.
`init`	बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false	यह सेट करें कि k-means++ एल्गोरिदम के, सबसे दूर के डेटा पॉइंट को चुनने की संभावना वाले तरीके का इस्तेमाल करके क्लस्टर सेंटर को शुरू करना है या नहीं. इसके बजाय, क्लस्टर सेंटर को शुरू करने के लिए, स्टैंडर्ड रैंडम सिलेक्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है.
`distanceFunction`	स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: "Euclidean"	इस्तेमाल किया जाने वाला दूरी फ़ंक्शन. इसके विकल्प ये हैं: यूक्लिडियन और मैनहैटन.
`maxIterations`	पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: null	के-मीन्स के लिए ज़्यादा से ज़्यादा पुनरावृत्तियां.