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ee.Clusterer.wekaCobweb
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Cobweb クラスタリング アルゴリズムの実装。詳細については、次をご覧ください。
D. Fisher（1987 年）。増分概念クラスタリングによる知識の獲得。ML。2(2):139-172.、J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher（1990 年）。増分コンセプト形成のモデル。人工知能。40:11-61.
| 用途 | 戻り値 |
|---|
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed) | クラスタリング |
| 引数 | タイプ | 詳細 |
|---|
acuity | 浮動小数点数、デフォルト: 1 | 精度（最小標準偏差）。 |
cutoff | 浮動小数点数、デフォルト: 0.002 | カットオフ（カテゴリの最小効用）。 |
seed | 整数。デフォルト: 42 | 乱数シード。 |
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[[["\u003cp\u003eImplements the Cobweb clustering algorithm for incremental conceptual clustering.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUtilizes acuity and cutoff parameters to control cluster formation based on standard deviation and category utility.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOffers flexibility in initialization through a user-defined random number seed.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBased on research by Fisher (1987) and Gennari, Langley, & Fisher (1990) in machine learning and artificial intelligence.\u003c/p\u003e\n"]]],["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,["# ee.Clusterer.wekaCobweb\n\nImplementation of the Cobweb clustering algorithm. For more information see:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nD. Fisher (1987). Knowledge acquisition via incremental conceptual clustering. Machine Learning. 2(2):139-172. and J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990). Models of incremental concept formation. Artificial Intelligence. 40:11-61.\n\n| Usage | Returns |\n|---------------------------------------------------------------|-----------|\n| `ee.Clusterer.wekaCobweb(`*acuity* `, `*cutoff* `, `*seed*`)` | Clusterer |\n\n| Argument | Type | Details |\n|----------|-----------------------|--------------------------------------|\n| `acuity` | Float, default: 1 | Acuity (minimum standard deviation). |\n| `cutoff` | Float, default: 0.002 | Cutoff (minimum category utility). |\n| `seed` | Integer, default: 42 | Random number seed. |"]]
