ee.Clusterer.wekaXMeans

X-Means là K-Means với một phương pháp ước tính hiệu quả về số lượng cụm. Để biết thêm thông tin, hãy xem:

Dan Pelleg, Andrew W. Moore: X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters (X-means: Mở rộng K-means bằng cách ước tính hiệu quả số lượng cụm). Trong: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed)	Clusterer

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
minClusters	Số nguyên, mặc định: 2	Số lượng cụm tối thiểu.
maxClusters	Số nguyên, mặc định: 8	Số lượng cụm tối đa.
maxIterations	Số nguyên, mặc định: 3	Số lần lặp lại tối đa.
maxKMeans	Số nguyên, mặc định: 1000	Số lần lặp lại tối đa cần thực hiện trong KMeans.
maxForChildren	Số nguyên, mặc định: 1000	Số lần lặp tối đa trong KMeans được thực hiện trên các trung tâm con.
useKD	Boolean, mặc định: false	Sử dụng KDTree.
cutoffFactor	Độ chính xác đơn, mặc định: 0	Lấy tỷ lệ phần trăm đã cho của các tâm phân chia nếu không có phần tử con nào giành chiến thắng.
distanceFunction	Chuỗi, mặc định: "Euclidean"	Hàm khoảng cách cần sử dụng. Các lựa chọn là: Chebyshev, Euclidean và Manhattan.
seed	Số nguyên, mặc định: 10	Số ngẫu nhiên để sắp xếp ngẫu nhiên.