Earth Engine presenta niveles de cuotas no comerciales para proteger los recursos de procesamiento compartidos y garantizar un rendimiento confiable para todos. Los proyectos no comerciales usan el nivel de la comunidad de forma predeterminada, aunque puedes cambiar el nivel de un proyecto en cualquier momento.
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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"]]
