ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans

Cascade Simple K-Means จะเลือก k ที่ดีที่สุดตามเกณฑ์ Calinski-Harabasz ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่

Calinski, T. and J. Harabasz 1974 วิธีการสร้างแผนผังแบบกิ่งก้านสำหรับการวิเคราะห์คลัสเตอร์ Commun. Stat. 3: 1-27.

การใช้งาน	การคืนสินค้า
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations)	Clusterer

อาร์กิวเมนต์	ประเภท	รายละเอียด
minClusters	จำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 2	จำนวนคลัสเตอร์ขั้นต่ำ
maxClusters	จำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 10	จำนวนคลัสเตอร์สูงสุด
restarts	จำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 10	จำนวนการรีสตาร์ท
manual	บูลีน ค่าเริ่มต้น: false	เลือกจำนวนคลัสเตอร์ด้วยตนเอง
init	บูลีน ค่าเริ่มต้น: false	ตั้งค่าว่าจะเริ่มต้นโดยใช้วิธีการที่น่าจะเป็นไปได้ที่ไกลที่สุดก่อนเหมือนกับอัลกอริทึม k-means++ (แทนที่จะเป็นการเลือกแบบสุ่มมาตรฐานของจุดศูนย์กลางคลัสเตอร์เริ่มต้น)
distanceFunction	String, ค่าเริ่มต้น: "Euclidean"	ฟังก์ชันระยะทางที่จะใช้ ตัวเลือกคือ "ยุคลิด" และ "แมนฮัตตัน"
maxIterations	จำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: null	จำนวนการทำซ้ำสูงสุดสำหรับ K-Means