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.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)"],[],["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"]]
