ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Cascade simple k-means chọn k tốt nhất theo tiêu chí Calinski-Harabasz. Để biết thêm thông tin, hãy xem:
Calinski, T. và J. Harabasz. 1974. Phương pháp dendrite để phân tích cụm. Commun. Stat. 3: 1-27.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | Clusterer |
| Đối số | Loại | Thông tin chi tiết |
|---|
minClusters | Số nguyên, mặc định: 2 | Số lượng tối thiểu của các cụm. |
maxClusters | Số nguyên, mặc định: 10 | Số lượng cụm tối đa. |
restarts | Số nguyên, mặc định: 10 | Số lần khởi động lại. |
manual | Boolean, mặc định: false | Chọn số lượng cụm theo cách thủ công. |
init | Boolean, mặc định: false | Đặt xem có khởi tạo bằng phương thức giống nhau đầu tiên xa nhất theo xác suất của thuật toán k-means++ hay không (thay vì lựa chọn ngẫu nhiên tiêu chuẩn của các tâm cụm ban đầu). |
distanceFunction | Chuỗi, mặc định: "Euclidean" | Hàm khoảng cách cần sử dụng. Các lựa chọn là: Euclidean và Manhattan. |
maxIterations | Số nguyên, mặc định: null | Số lần lặp tối đa cho k-means. |
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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. |"]]
