公告:凡是在
2025 年 4 月 15 日前註冊使用 Earth Engine 的非商業專案,都必須
驗證非商業用途資格,才能繼續存取。如未在 2025 年 9 月 26 日前完成驗證,存取權可能會暫停。
ee.Clusterer.wekaCobweb
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
實作 Cobweb 叢集演算法。如需詳細資訊,請參閱:
D. Fisher (1987)。透過遞增概念分群法取得知識。機器學習。2(2):139-172. 和 J. H. Gennari, P. Langley, D. Fisher (1990)。增量概念形成模型。人工智慧。40:11-61。
| 用量 | 傳回 |
|---|
ee.Clusterer.wekaCobweb(acuity, cutoff, seed) | 叢集器 |
| 引數 | 類型 | 詳細資料 |
|---|
acuity | 浮點值,預設值為 1 | 準確度 (標準差最小值)。 |
cutoff | 浮點值,預設值為 0.002 | 截斷 (最低類別實用性)。 |
seed | 整數,預設值為 42 | 隨機數種子。 |
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2025-07-26 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間:2025-07-26 (世界標準時間)。"],[],["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"]]