ง. Fisher (1987) การได้มาซึ่งความรู้ผ่านการจัดกลุ่มแนวคิดแบบเพิ่มขึ้น แมชชีนเลิร์นนิง 2(2):139-172. and J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990) โมเดลของการสร้างแนวคิดที่เพิ่มขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) 40:11-61
[[["เข้าใจง่าย","easyToUnderstand","thumb-up"],["แก้ปัญหาของฉันได้","solvedMyProblem","thumb-up"],["อื่นๆ","otherUp","thumb-up"]],[["ไม่มีข้อมูลที่ฉันต้องการ","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["ซับซ้อนเกินไป/มีหลายขั้นตอนมากเกินไป","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["ล้าสมัย","outOfDate","thumb-down"],["ปัญหาเกี่ยวกับการแปล","translationIssue","thumb-down"],["ตัวอย่าง/ปัญหาเกี่ยวกับโค้ด","samplesCodeIssue","thumb-down"],["อื่นๆ","otherDown","thumb-down"]],["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[[["Implements the Cobweb clustering algorithm for incremental conceptual clustering."],["Utilizes acuity and cutoff parameters to control cluster formation based on standard deviation and category utility."],["Offers flexibility in initialization through a user-defined random number seed."],["Based on research by Fisher (1987) and Gennari, Langley, & Fisher (1990) in machine learning and artificial intelligence."]]],["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"]]
