공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 액세스 권한을 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다. 2025년 9월 26일까지 인증하지 않으면 액세스가 보류될 수 있습니다.
ee.Clusterer.wekaCobweb
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
Cobweb 클러스터링 알고리즘의 구현입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
D. Fisher (1987). 증분 개념 클러스터링을 통한 지식 획득 머신러닝 2(2):139~172. 및 J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990) 증분 개념 형성 모델 인공지능 40:11-61.
| 사용 | 반환 값 |
|---|
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed) | 클러스터러 |
| 인수 | 유형 | 세부정보 |
|---|
acuity | 부동 소수점 수, 기본값: 1 | 선명도 (최소 표준 편차) |
cutoff | 부동 소수점, 기본값: 0.002 | 컷오프 (최소 카테고리 유틸리티) |
seed | 정수, 기본값: 42 | 난수 시드입니다. |
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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"]]
