ee.Clusterer.wekaLVQ

Klasteryzator, który implementuje algorytm kwantyzacji wektorów uczenia. Więcej informacji znajdziesz w tych artykułach:

T. Kohonen, „Learning Vector Quantization”, The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 2nd Edition, MIT Press, 2003, s. 631–634.

WykorzystanieZwroty
ee.Clusterer.wekaLVQ(numClusters, learningRate, epochs, normalizeInput)Klasteryzator
ArgumentTypSzczegóły
numClustersLiczba całkowita, domyślnie: 7Liczba klastrów.
learningRateLiczba zmiennoprzecinkowa, domyślnie: 1Tempo uczenia się algorytmu trenowania. Wartość powinna być większa od 0 i mniejsza lub równa 1.
epochsLiczba całkowita, domyślnie: 1000Liczba epok trenowania. Wartość powinna być większa lub równa 1.
normalizeInputWartość logiczna, domyślnie: falsePomiń normalizację atrybutów.