ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans

ইনপুট ইমেজের উপর কে-মিনস ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করে। এটি একটি ১-ব্যান্ডের ইমেজ আউটপুট দেয়, যেখানে প্রতিটি পিক্সেল কোন ক্লাস্টারের অন্তর্গত তার আইডি থাকে। অ্যালগরিদমটি ওভারল্যাপবিহীন সেলের একটি নির্দিষ্ট গ্রিডে (gridSize, যা একটি টাইলের চেয়ে ছোট হতে পারে) অথবা ওভারল্যাপযুক্ত টাইলের উপর (neighborhoodSize) কাজ করতে পারে। ডিফল্ট হিসেবে ওভারল্যাপবিহীন টাইল ব্যবহার করা হয়।

একটি সেল বা টাইলের ক্লাস্টারগুলো অন্যটির ক্লাস্টারের সাথে সম্পর্কহীন। কোনো ক্লাস্টার যদি একটি সেল বা টাইলের সীমানা জুড়ে বিস্তৃত থাকে, তবে তার দুটি অর্ধাংশে দুটি ভিন্ন লেবেল থাকতে পারে। আংশিক মাস্কযুক্ত যেকোনো ইনপুট পিক্সেল আউটপুটে সম্পূর্ণরূপে মাস্ক করা হয়।

ব্যবহার	ফেরত
ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans(image, numClusters , numIterations , neighborhoodSize , gridSize , forceConvergence , uniqueLabels )	ছবি

যুক্তি	প্রকার	বিস্তারিত
image	ছবি	ক্লাস্টারিংয়ের জন্য ইনপুট চিত্র।
numClusters	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ৮	ক্লাস্টারের সংখ্যা।
numIterations	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ২০	পুনরাবৃত্তির সংখ্যা।
neighborhoodSize	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: ০	নেইবারহুড সাইজ। ক্লাস্টার গণনা করার সময় প্রতিটি টাইলকে কতটা প্রসারিত করা হবে (ওভারল্যাপ)। এই অপশনটি গ্রিডসাইজ (gridSize)-এর সাথে ব্যবহার করা যাবে না।
gridSize	পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: নাল	গ্রিড সেল-সাইজ। যদি এটি ০-এর চেয়ে বড় হয়, তাহলে kMeans এই আকারের সেলগুলোতে স্বাধীনভাবে চালানো হবে। এর ফলে যেকোনো ক্লাস্টারের আকার gridSize বা তার চেয়ে ছোট হতে সীমাবদ্ধ থাকে। এই অপশনটি neighborhoodSize-এর সাথে ব্যবহার করা যাবে না।
forceConvergence	বুলিয়ান, ডিফল্ট: ফলস	যদি সত্য হয়, numIterations-এর আগে অভিসরণ অর্জিত না হলে একটি ত্রুটি দেখানো হবে।
uniqueLabels	বুলিয়ান, ডিফল্ট: ট্রু	যদি সত্য হয়, তবে ক্লাস্টারগুলোকে অনন্য আইডি বরাদ্দ করা হয়। অন্যথায়, সেগুলো প্রতিটি টাইল বা গ্রিড সেলের জন্য পুনরাবৃত্তি হয়।