ee.Clusterer.wekaXMeans

X-Means คือ K-Means ที่มีการประมาณจำนวนคลัสเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่

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.

การใช้งานการคืนสินค้า
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed)Clusterer
อาร์กิวเมนต์ประเภทรายละเอียด
minClustersจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 2จำนวนคลัสเตอร์ขั้นต่ำ
maxClustersจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 8จำนวนคลัสเตอร์สูงสุด
maxIterationsจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 3จำนวนการวนซ้ำโดยรวมสูงสุด
maxKMeansจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 1000จำนวนการวนซ้ำสูงสุดที่จะดำเนินการใน KMeans
maxForChildrenจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 1000จำนวนการทำซ้ำสูงสุดใน KMeans ที่ดำเนินการกับจุดกึ่งกลางขององค์ประกอบย่อย
useKDบูลีน ค่าเริ่มต้น: falseใช้ KDTree
cutoffFactorFloat, ค่าเริ่มต้น: 0ใช้เปอร์เซ็นต์ที่ระบุของเซ็นทรอยด์ที่แยก หากไม่มีองค์ประกอบย่อยใดชนะ
distanceFunctionString, ค่าเริ่มต้น: "Euclidean"ฟังก์ชันระยะทางที่จะใช้ ตัวเลือกมีดังนี้ Chebyshev, Euclidean และ Manhattan
seedจำนวนเต็ม ค่าเริ่มต้น: 10ค่าเริ่มต้นของการสุ่ม