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ee.Clusterer.wekaLVQ
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Um Clusterer que implementa o algoritmo de quantização de vetor de aprendizado. Confira mais detalhes em:
T. Kohonen, "Learning Vector Quantization", The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 2ª edição, MIT Press, 2003, pp. 631-634.
| Uso | Retorna |
|---|
ee.Clusterer.wekaLVQ(numClusters, learningRate, epochs, normalizeInput) | Clusterer |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
|---|
numClusters | Número inteiro, padrão: 7 | O número de clusters. |
learningRate | Ponto flutuante, padrão: 1 | A taxa de aprendizado do algoritmo de treinamento. O valor precisa ser maior que 0 e menor ou igual a 1. |
epochs | Número inteiro, padrão: 1000 | Número de períodos de treinamento. O valor precisa ser maior ou igual a 1. |
normalizeInput | Booleano, padrão: falso | Pule a normalização dos atributos. |
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Última atualização 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Última atualização 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"],null,[]]
