ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans

入力画像に対して G-Means クラスタリングを実行します。k 平均法を適用し、正規性テストを繰り返して、使用するクラスタの数を自動的に決定します。出力には、各ピクセルが属するクラスタの整数 ID を含む「クラスタ」バンドが含まれます。このアルゴリズムは、重複しないセルの固定グリッド（gridSize。タイルよりも小さくできます）または重複するタイル（neighborhoodSize）で動作します。デフォルトでは、重複のないタイルが使用されます。1 つのセルまたはタイルのクラスタは、別のクラスタとは無関係です。セルまたはタイルの境界にまたがるクラスタは、2 つの部分で 2 つの異なるラベルを受け取る可能性があります。部分的なマスクを含む入力ピクセルは、出力で完全にマスクされます。このアルゴリズムは、狭いダイナミック レンジ（バイトまたはショート）の画像でのみ適切に動作することが期待されます。

G. を参照してください。Hamerly と C. Elkan。「K 平均法における k の学習」NIPS、2003 年。

用途戻り値
ee.Algorithms.Image.Segmentation.GMeans(image, numIterations, pValue, neighborhoodSize, gridSize, uniqueLabels)画像
引数タイプ詳細
image画像クラスタリング用の入力画像。
numIterations整数、デフォルト: 10反復回数。デフォルトは 10 です。
pValue浮動小数点数、デフォルト: 50正規性検定の有意水準。
neighborhoodSize整数、デフォルト: 0近傍のサイズ。クラスタを計算するときに各タイルを拡張する量（重複）。このオプションは gridSize と相互に排他的です。
gridSize整数、デフォルト: nullグリッドセルのサイズ。0 より大きい場合、kMeans はこのサイズのセルで個別に実行されます。これにより、クラスタのサイズが gridSize 以下に制限されます。このオプションは neighborhoodSize と相互に排他的です。
uniqueLabelsブール値。デフォルト値は true です。true の場合、クラスタには一意の ID が割り当てられます。それ以外の場合は、タイルまたはグリッド セルごとに繰り返されます。