Earth Engine presenta niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Todos los proyectos no comerciales deberán seleccionar un nivel de cuota antes del 27 de abril de 2026 o usarán el nivel Comunidad de forma predeterminada. Las cuotas de nivel entrarán en vigencia para todos los proyectos (independientemente de la fecha de selección del nivel) el 27 de abril de 2026. Obtén más información.
ee.Clusterer.wekaCobweb
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Implementación del algoritmo de agrupamiento Cobweb. Para obtener más información, consulta lo siguiente:
D. Fisher (1987). Adquisición de conocimiento a través de la agrupación conceptual incremental. Aprendizaje automático. 2(2):139-172. y J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990). Modelos de formación de conceptos incrementales. Inteligencia artificial. 40:11-61.
Uso
Muestra
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed)
Clusterer
Argumento
Tipo
Detalles
acuity
Número de punto flotante, valor predeterminado: 1
Agudeza (desviación estándar mínima).
cutoff
Número de punto flotante, valor predeterminado: 0.002
Punto de corte (utilidad mínima de la categoría).
seed
Número entero, valor predeterminado: 42
Es el valor de inicialización del número aleatorio.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)"],[],["The core content details the implementation of the Cobweb clustering algorithm. It allows users to create a clusterer with the `ee.Clusterer.wekaCobweb` function. This function takes three arguments: `acuity` (minimum standard deviation, default 1), `cutoff` (minimum category utility, default 0.002), and `seed` (random number seed, default 42). The function returns a `Clusterer` object. References to academic papers by Fisher and Gennari, Langley, and Fisher are also provided for more information about the algorithm.\n"]]