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ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
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O k-means simples em cascata seleciona o melhor k de acordo com o critério de Calinski-Harabasz. Para mais informações, acesse:
Calinski, T. and J. Harabasz. 1974. Um método de dendrito para análise de cluster. Commun. Stat. 3: 1-27.
| Uso | Retorna |
|---|
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | Clusterer |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
|---|
minClusters | Número inteiro, padrão: 2 | Número mínimo de clusters. |
maxClusters | Número inteiro, padrão: 10 | Número máximo de clusters. |
restarts | Número inteiro, padrão: 10 | Número de reinicializações. |
manual | Booleano, padrão: falso | Selecione manualmente o número de clusters. |
init | Booleano, padrão: falso | Define se a inicialização será feita usando o método probabilístico de primeiro mais distante, como o algoritmo k-means++ (em vez da seleção aleatória padrão de centros de cluster iniciais). |
distanceFunction | String, padrão: "Euclidean" | Função de distância a ser usada. As opções são: euclidiana e de Manhattan. |
maxIterations | Número inteiro, padrão: nulo | Número máximo de iterações para k-means. |
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Última atualização 2025-07-26 UTC.
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