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ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
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La semplice cascata k-means seleziona il k migliore in base al criterio di Calinski-Harabasz. Per ulteriori informazioni, vedi:
Calinski, T. e J. Harabasz. 1974. Un metodo dendrite per l'analisi dei cluster. Comun. Stat. 3: 1-27.
| Utilizzo | Resi |
|---|
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | Clusterer |
| Argomento | Tipo | Dettagli |
|---|
minClusters | Numero intero, valore predefinito: 2 | Numero minimo di cluster. |
maxClusters | Numero intero, valore predefinito: 10 | Numero massimo di cluster. |
restarts | Numero intero, valore predefinito: 10 | Numero di riavvii. |
manual | Booleano, valore predefinito: false | Seleziona manualmente il numero di cluster. |
init | Booleano, valore predefinito: false | Imposta se inizializzare utilizzando il metodo probabilistico farthest first come l'algoritmo k-means++ (anziché la selezione casuale standard dei centri dei cluster iniziali). |
distanceFunction | Stringa, valore predefinito: "Euclidea" | Funzione di distanza da utilizzare. Le opzioni sono: euclidea e Manhattan. |
maxIterations | Numero intero, valore predefinito: null | Numero massimo di iterazioni per k-means. |
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
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