공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 Earth Engine 액세스를 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다.
ee.Clusterer.wekaLVQ
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학습 벡터 양자화 알고리즘을 구현하는 클러스터러입니다. 자세한 내용은 다음을 참고하세요.
T. Kohonen, 'Learning Vector Quantization', The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 2nd Edition, MIT Press, 2003, pp. 631-634.
| 사용 | 반환 값 |
|---|
ee.Clusterer.wekaLVQ(numClusters, learningRate, epochs, normalizeInput) | 클러스터러 |
| 인수 | 유형 | 세부정보 |
|---|
numClusters | 정수, 기본값: 7 | 클러스터 수입니다. |
learningRate | 부동 소수점 수, 기본값: 1 | 학습 알고리즘의 학습률입니다. 값은 0보다 크고 1보다 작거나 같아야 합니다. |
epochs | 정수, 기본값: 1000 | 학습 에포크 수입니다. 값은 1 이상이어야 합니다. |
normalizeInput | 불리언, 기본값: false | 속성 정규화를 건너뜁니다. |
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[[["\u003cp\u003eImplements the Learning Vector Quantization (LVQ) algorithm for clustering data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can specify the desired number of clusters, learning rate, training epochs, and input normalization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBased on the Kohonen's work as described in "The Handbook of Brain Theory and Neural Networks".\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe algorithm learns by adjusting cluster prototypes based on the input data during training epochs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt returns a Clusterer object that can be used to predict the cluster assignments for new data points.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `ee.Clusterer.wekaLVQ` function implements the Learning Vector Quantization algorithm for clustering. It requires specifying the number of clusters (`numClusters`, default 7), the learning rate (`learningRate`, default 1, between 0 and 1), the number of training epochs (`epochs`, default 1000, at least 1), and whether to normalize the input attributes (`normalizeInput`, default false). The function returns a Clusterer object. The algorithm's details are described in a specific paper by T. Kohonen.\n"],null,["# ee.Clusterer.wekaLVQ\n\nA Clusterer that implements the Learning Vector Quantization algorithm. For more details, see:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nT. Kohonen, \"Learning Vector Quantization\", The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 2nd Edition, MIT Press, 2003, pp. 631-634.\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------|\n| `ee.Clusterer.wekaLVQ(`*numClusters* `, `*learningRate* `, `*epochs* `, `*normalizeInput*`)` | Clusterer |\n\n| Argument | Type | Details |\n|------------------|-------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| `numClusters` | Integer, default: 7 | The number of clusters. |\n| `learningRate` | Float, default: 1 | The learning rate for the training algorithm. Value should be greater than 0 and less or equal to 1. |\n| `epochs` | Integer, default: 1000 | Number of training epochs. Value should be greater than or equal to 1. |\n| `normalizeInput` | Boolean, default: false | Skip normalizing the attributes. |"]]
