ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans

Cascade simple k-means בוחר את הערך הטוב ביותר של k בהתאם לקריטריון Calinski-Harabasz. למידע נוסף:

Calinski, T. and J.‎ Harabasz. ‫1974. שיטת דנדריט לניתוח אשכולות. Commun. ‫Stat. 3: 1-27.

שימוש	החזרות
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations)	Clusterer

ארגומנט	סוג	פרטים
minClusters	מספר שלם, ברירת מחדל: 2	מספר מינימלי של אשכולות.
maxClusters	מספר שלם, ברירת מחדל: 10	מספר האשכולות המקסימלי.
restarts	מספר שלם, ברירת מחדל: 10	מספר ההפעלה מחדש.
manual	בוליאני, ברירת מחדל: false	בוחרים ידנית את מספר האשכולות.
init	בוליאני, ברירת מחדל: false	הגדרה של אתחול באמצעות שיטת ההסתברות של האלגוריתם k-means++‎ (במקום הבחירה האקראית הרגילה של מרכזי אשכולות ראשוניים).
distanceFunction	מחרוזת, ברירת מחדל: Euclidean	פונקציית המרחק שבה רוצים להשתמש. האפשרויות הן: Euclidean ו-Manhattan.
maxIterations	מספר שלם, ברירת מחדל: null	מספר האיטרציות המקסימלי ל-k-means.