Earth Engine sẽ giới thiệu
các bậc hạn mức phi thương mại để bảo vệ các tài nguyên điện toán dùng chung và đảm bảo hiệu suất đáng tin cậy cho mọi người. Tất cả các dự án phi thương mại đều cần chọn một cấp hạn mức muộn nhất vào
ngày 27 tháng 4 năm 2026, nếu không sẽ sử dụng Cấp cộng đồng theo mặc định. Hạn mức theo cấp sẽ có hiệu lực đối với tất cả các dự án (bất kể ngày chọn cấp) từ
ngày 27 tháng 4 năm 2026.
Tìm hiểu thêm.
ee.Clusterer.wekaCobweb
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Triển khai thuật toán phân cụm Cobweb. Để biết thêm thông tin, hãy xem:
D. Fisher (1987). Thu thập kiến thức thông qua việc phân cụm khái niệm gia tăng. Học máy. 2(2):139-172 và J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990). Mô hình hình thành khái niệm gia tăng. Trí tuệ nhân tạo. 40:11-61.
| Cách sử dụng | Giá trị trả về |
|---|
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed) | Clusterer |
| Đối số | Loại | Thông tin chi tiết |
|---|
acuity | Số thực, mặc định: 1 | Độ sắc nét (độ lệch chuẩn tối thiểu). |
cutoff | Độ chính xác đơn, mặc định: 0,002 | Ngưỡng (tiện ích tối thiểu của danh mục). |
seed | Số nguyên, mặc định: 42 | Giá trị gốc của số ngẫu nhiên. |
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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"]]