Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Basit k-means'i basamaklandırma, Calinski-Harabasz ölçütüne göre en iyi k değerini seçer. Daha fazla bilgi için:
Calinski, T. ve J. Harabasz. 1974. Küme analizi için bir dendrit yöntemi. Commun. Stat. 3: 1-27.
| Kullanım | İadeler |
|---|
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | Kümeleyici |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
|---|
minClusters | Tamsayı, varsayılan: 2 | Minimum küme sayısı. |
maxClusters | Tamsayı, varsayılan: 10 | Maksimum küme sayısı. |
restarts | Tamsayı, varsayılan: 10 | Yeniden başlatma sayısı. |
manual | Boole değeri, varsayılan: false | Küme sayısını manuel olarak seçin. |
init | Boole değeri, varsayılan: false | K-means++ algoritmasının olasılıksal en uzak ilk benzeri yöntemi (ilk küme merkezlerinin standart rastgele seçimi yerine) kullanılarak başlatılıp başlatılmayacağını ayarlayın. |
distanceFunction | Dize, varsayılan: "Euclidean" | Kullanılacak mesafe işlevi. Seçenekler: Öklid ve Manhattan. |
maxIterations | Tam sayı, varsayılan: null | K-means için maksimum yineleme sayısı. |
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[[["\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. |"]]
