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ee.Clusterer.wekaCobweb
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Implementazione dell'algoritmo di clustering Cobweb. Per ulteriori informazioni, vedi:
D. Fisher (1987). Acquisizione di conoscenze tramite il clustering concettuale incrementale. Machine learning. 2(2):139-172 e J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990). Modelli di formazione incrementale dei concetti. Intelligenza artificiale. 40:11-61.
| Utilizzo | Resi |
|---|
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed) | Clusterer |
| Argomento | Tipo | Dettagli |
|---|
acuity | Virgola mobile, valore predefinito: 1 | Acutezza (deviazione standard minima). |
cutoff | Float, valore predefinito: 0,002 | Limite (utilità minima della categoria). |
seed | Numero intero, valore predefinito: 42 | Seed del numero casuale. |
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC."],[],["The core content details the implementation of the Cobweb clustering algorithm. It allows users to create a clusterer with the `ee.Clusterer.wekaCobweb` function. This function takes three arguments: `acuity` (minimum standard deviation, default 1), `cutoff` (minimum category utility, default 0.002), and `seed` (random number seed, default 42). The function returns a `Clusterer` object. References to academic papers by Fisher and Gennari, Langley, and Fisher are also provided for more information about the algorithm.\n"],null,[]]
