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ee.Clusterer.wekaLVQ
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實作學習向量量化演算法的 Clusterer。相關詳情請參閱:
T. Kohonen,「Learning Vector Quantization」,The Handbook of Brain Theory and Neural Networks,第 2 版,MIT Press,2003 年,第 631-634 頁。
| 用量 | 傳回 |
|---|
ee.Clusterer.wekaLVQ(numClusters, learningRate, epochs, normalizeInput) | 叢集器 |
| 引數 | 類型 | 詳細資料 |
|---|
numClusters | 整數,預設值為 7 | 叢集數量。 |
learningRate | 浮點值,預設值為 1 | 訓練演算法的學習率。值應大於 0 且小於或等於 1。 |
epochs | 整數,預設值:1000 | 訓練週期數。值應大於或等於 1。 |
normalizeInput | 布林值,預設值為 false | 略過屬性正規化。 |
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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 `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"]]