ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
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कैस्केड सिंपल के-मीन्स, कैलिंस्की-हाराबाज़ कसौटी के हिसाब से सबसे सही k चुनता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, यह लेख पढ़ें:
Calinski, T. and J. Harabasz. 1974. क्लस्टर विश्लेषण के लिए डेंड्राइट तरीका. कम्यून. आंकड़ा 3: 1-27.
| इस्तेमाल | रिटर्न |
|---|
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | क्लस्टरर |
| आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
|---|
minClusters | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 2 | क्लस्टर की कम से कम संख्या. |
maxClusters | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 10 | क्लस्टर की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या. |
restarts | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: 10 | रीस्टार्ट की संख्या. |
manual | बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false | क्लस्टर की संख्या को मैन्युअल तरीके से चुनें. |
init | बूलियन, डिफ़ॉल्ट वैल्यू: false | यह सेट करें कि k-means++ एल्गोरिदम के, सबसे दूर के डेटा पॉइंट को चुनने की संभावना वाले तरीके का इस्तेमाल करके क्लस्टर सेंटर को शुरू करना है या नहीं. इसके बजाय, क्लस्टर सेंटर को शुरू करने के लिए, स्टैंडर्ड रैंडम सिलेक्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है. |
distanceFunction | स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: "Euclidean" | इस्तेमाल किया जाने वाला दूरी फ़ंक्शन. इसके विकल्प ये हैं: यूक्लिडियन और मैनहैटन. |
maxIterations | पूर्णांक, डिफ़ॉल्ट: null | के-मीन्स के लिए ज़्यादा से ज़्यादा पुनरावृत्तियां. |
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eCascade simple k-means automatically determines the optimal number of clusters (k) within a specified range using the Calinski-Harabasz criterion.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize the clustering process by defining the minimum and maximum number of clusters, the number of algorithm restarts, initialization methods, distance functions, and the maximum number of iterations.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThis Weka-based clusterer offers flexibility by allowing users to either automatically or manually select the number of clusters for their analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe underlying algorithm leverages either Euclidean or Manhattan distance metrics to measure similarity between data points for cluster assignments.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans\n\nCascade simple k-means selects the best k according to the Calinski-Harabasz criterion. For more information see:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nCalinski, T. and J. Harabasz. 1974. A dendrite method for cluster analysis. Commun. Stat. 3: 1-27.\n\n| Usage | Returns |\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------|\n| `ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(`*minClusters* `, `*maxClusters* `, `*restarts* `, `*manual* `, `*init* `, `*distanceFunction* `, `*maxIterations*`)` | Clusterer |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `minClusters` | Integer, default: 2 | Min number of clusters. |\n| `maxClusters` | Integer, default: 10 | Max number of clusters. |\n| `restarts` | Integer, default: 10 | Number of restarts. |\n| `manual` | Boolean, default: false | Manually select the number of clusters. |\n| `init` | Boolean, default: false | Set whether to initialize using the probabilistic farthest first like method of the k-means++ algorithm (rather than the standard random selection of initial cluster centers). |\n| `distanceFunction` | String, default: \"Euclidean\" | Distance function to use. Options are: Euclidean and Manhattan. |\n| `maxIterations` | Integer, default: null | Maximum number of iterations for k-means. |"]]
