ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans

Выполняет кластеризацию методом K-средних на входном изображении. Выводит одноканальное изображение, содержащее идентификатор кластера, к которому принадлежит каждый пиксель. Алгоритм может работать либо с фиксированной сеткой неперекрывающихся ячеек (gridSize, которая может быть меньше размера тайла), либо с тайлами с перекрытием (neighborhoodSize). По умолчанию используются тайлы без перекрытия.

Кластеры в одной ячейке или фрагменте не связаны с кластерами в другой. Любой кластер, охватывающий границу ячейки или фрагмента, может получить две разные метки в двух половинах. Любые входные пиксели с частичными масками полностью маскируются на выходе.

Использование	Возвраты
ee.Algorithms.Image.Segmentation.KMeans(image, numClusters , numIterations , neighborhoodSize , gridSize , forceConvergence , uniqueLabels )	Изображение

Аргумент	Тип	Подробности
image	Изображение	Входное изображение для кластеризации.
numClusters	Целое число, по умолчанию: 8	Количество кластеров.
numIterations	Целое число, значение по умолчанию: 20	Количество итераций.
neighborhoodSize	Целое число, по умолчанию: 0	Размер района. Величина перекрытия каждого фрагмента при вычислении кластеров. Этот параметр взаимоисключающий с параметром gridSize.
gridSize	Целое число, по умолчанию: null	Размер ячейки сетки. Если значение больше 0, алгоритм kMeans будет запускаться независимо на ячейках этого размера. Это приводит к ограничению размера любого кластера до gridSize или меньше. Этот параметр взаимоисключающий с neighborhoodSize.
forceConvergence	Логическое значение, по умолчанию: false	Если значение истинно, то в случае недостижения сходимости до истечения numIterations будет выдана ошибка.
uniqueLabels	Логическое значение, по умолчанию: true	Если это так, кластерам присваиваются уникальные идентификаторы. В противном случае они повторяются для каждого тайла или ячейки сетки.