ee.Clusterer.wekaXMeans

X-Means — это метод K-средних с эффективной оценкой количества кластеров. Подробнее см.:

Дэн Пеллег, Эндрю В. Мур: X-средние: расширение метода K-средних с эффективной оценкой числа кластеров. В кн.: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.

Использование Возврат
ee.Clusterer.wekaXMeans( minClusters , maxClusters , maxIterations , maxKMeans , maxForChildren , useKD , cutoffFactor , distanceFunction , seed ) Кластеризатор
Аргумент Тип Подробности
minClusters Целое число, по умолчанию: 2 Минимальное количество кластеров.
maxClusters Целое число, по умолчанию: 8 Максимальное количество кластеров.
maxIterations Целое число, по умолчанию: 3 Максимальное количество общих итераций.
maxKMeans Целое число, по умолчанию: 1000 Максимальное количество итераций для выполнения в KMeans.
maxForChildren Целое число, по умолчанию: 1000 Максимальное количество итераций в KMeans, выполняемых над дочерними центрами.
useKD Логическое значение, по умолчанию: false Используйте KDTree.
cutoffFactor Плавающий, по умолчанию: 0 Берет заданный процент разделенных центроидов, если ни один из детей не выигрывает.
distanceFunction Строка, по умолчанию: «Евклидова» Используемая функция расстояния. Возможные варианты: Чебышевская, Евклидова и Манхэттенская.
seed Целое число, по умолчанию: 10 Рандомизирующее семя.