ee.Clusterer.wekaXMeans

X-Means는 클러스터 수를 효율적으로 추정하는 K-Means입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

Dan Pelleg, Andrew W. Moore: X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. In: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.

사용	반환 값
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed)	클러스터러

인수	유형	세부정보
minClusters	정수, 기본값: 2	최소 클러스터 수입니다.
maxClusters	정수, 기본값: 8	최대 클러스터 수입니다.
maxIterations	정수, 기본값: 3	전체 반복의 최대 수입니다.
maxKMeans	정수, 기본값: 1000	KMeans에서 실행할 최대 반복 횟수입니다.
maxForChildren	정수, 기본값: 1000	하위 센터에서 실행되는 KMeans의 최대 반복 횟수입니다.
useKD	불리언, 기본값: false	KDTree를 사용합니다.
cutoffFactor	부동 소수점 수, 기본값: 0	자식이 이기지 않으면 분할된 중심의 지정된 비율을 사용합니다.
distanceFunction	문자열, 기본값: 'Euclidean'	사용할 거리 함수입니다. 옵션은 Chebyshev, Euclidean, Manhattan입니다.
seed	정수, 기본값: 10	무작위화 시드입니다.