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ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans
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级联简单 k-means 根据 Calinski-Harabasz 标准选择最佳 k 值。如需了解详情,请参阅以下内容:
Calinski, T. 和 J. Harabasz。1974 年。一种用于聚类分析的树状图方法。Commun. Stat. 3: 1-27.
用法 | 返回 |
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ee.Clusterer.wekaCascadeKMeans(minClusters, maxClusters, restarts, manual, init, distanceFunction, maxIterations) | 聚类器 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
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minClusters | 整数,默认值:2 | 集群数量下限。 |
maxClusters | 整数,默认值:10 | 集群数量上限。 |
restarts | 整数,默认值:10 | 重新启动次数。 |
manual | 布尔值,默认值:false | 手动选择聚类数量。 |
init | 布尔值,默认值:false | 设置是否使用 k-means++ 算法的概率最远优先方法(而非标准随机选择初始聚类中心)进行初始化。 |
distanceFunction | 字符串,默认值:“Euclidean” | 要使用的距离函数。选项包括:欧几里得和曼哈顿。 |
maxIterations | 整数,默认值:null | K-means 的迭代次数上限。 |
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2025-07-26。"],[[["\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. |"]]