Earth Engine вводит
квоты для некоммерческих проектов , чтобы защитить совместно используемые вычислительные ресурсы и обеспечить надежную работу для всех. Все некоммерческие проекты должны выбрать уровень квот до
27 апреля 2026 года , иначе по умолчанию будет использоваться уровень «Сообщество». Квоты вступят в силу для всех проектов (независимо от даты выбора уровня)
27 апреля 2026 года .
Подробнее.
ee.Clusterer.wekaCobweb
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Реализация алгоритма кластеризации Cobweb. Подробнее см.:
Д. Фишер (1987). Приобретение знаний посредством инкрементальной концептуальной кластеризации. Машинное обучение. 2(2):139-172. и Дж. Х. Дженнари, П. Лэнгли, Д. Фишер (1990). Модели инкрементального формирования концепций. Искусственный интеллект. 40:11-61.
| Использование | Возврат | ee.Clusterer.wekaCobweb( acuity , cutoff , seed ) | Кластеризатор |
| Аргумент | Тип | Подробности | acuity | Плавающий, по умолчанию: 1 | Острота зрения (минимальное стандартное отклонение). |
cutoff | Плавающий, по умолчанию: 0,002 | Пороговое значение (минимальная полезность категории). |
seed | Целое число, по умолчанию: 42 | Начальное случайное число. |
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-24 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-24 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"]]
