إشعار: يجب
إثبات أهلية جميع المشاريع غير التجارية المسجّلة لاستخدام Earth Engine قبل
15 أبريل 2025 من أجل الحفاظ على إمكانية الوصول إلى Earth Engine.
ee.Clusterer.wekaXMeans
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
X-Means هي خوارزمية تصنيفية مع تقدير فعّال لعدد المجموعات. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على:
Dan Pelleg, Andrew W. Moore: X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. In: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.
| الاستخدام | المرتجعات |
|---|
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | أداة التجميع |
| الوسيطة | النوع | التفاصيل |
|---|
minClusters | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 2 | الحد الأدنى لعدد المجموعات. |
maxClusters | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 8 | الحد الأقصى لعدد المجموعات |
maxIterations | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 3 | الحدّ الأقصى لعدد التكرارات الإجمالي |
maxKMeans | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 1000 | الحدّ الأقصى لعدد التكرارات التي يجب تنفيذها في KMeans. |
maxForChildren | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 1000 | الحد الأقصى لعدد التكرارات في KMeans التي يتم تنفيذها على مراكز العناصر الفرعية |
useKD | قيمة منطقية، القيمة التلقائية: false | استخدِم KDTree. |
cutoffFactor | عدد عائم، القيمة التلقائية: 0 | يتم أخذ النسبة المئوية المحدّدة من نقاط الوسط المقسّمة إذا لم يفز أي من العناصر الفرعية. |
distanceFunction | سلسلة، القيمة التلقائية: "Euclidean" | دالة المسافة التي سيتم استخدامها الخيارات هي: Chebyshev وEuclidean وManhattan. |
seed | عدد صحيح، القيمة التلقائية: 10 | القيمة الأساسية للتوزيع العشوائي |
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eX-Means extends the K-Means clustering algorithm by efficiently estimating the optimal number of clusters within a specified range.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe algorithm iteratively evaluates potential cluster splits using a Bayesian Information Criterion (BIC) to determine the most likely number of clusters.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can customize parameters like the minimum and maximum number of clusters, iterations, distance function, and randomization seed for fine-grained control over the clustering process.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eImplemented within Earth Engine, X-Means offers a scalable solution for geospatial data analysis and pattern recognition tasks.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# ee.Clusterer.wekaXMeans\n\nX-Means is K-Means with an efficient estimation of the number of clusters. For more information see:\n\n\u003cbr /\u003e\n\nDan Pelleg, Andrew W. Moore: X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. In: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.\n\n| Usage | Returns |\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------|\n| `ee.Clusterer.wekaXMeans(`*minClusters* `, `*maxClusters* `, `*maxIterations* `, `*maxKMeans* `, `*maxForChildren* `, `*useKD* `, `*cutoffFactor* `, `*distanceFunction* `, `*seed*`)` | Clusterer |\n\n| Argument | Type | Details |\n|--------------------|------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------|\n| `minClusters` | Integer, default: 2 | Minimum number of clusters. |\n| `maxClusters` | Integer, default: 8 | Maximum number of clusters. |\n| `maxIterations` | Integer, default: 3 | Maximum number of overall iterations. |\n| `maxKMeans` | Integer, default: 1000 | The maximum number of iterations to perform in KMeans. |\n| `maxForChildren` | Integer, default: 1000 | The maximum number of iterations in KMeans that is performed on the child centers. |\n| `useKD` | Boolean, default: false | Use a KDTree. |\n| `cutoffFactor` | Float, default: 0 | Takes the given percentage of the split centroids if none of the children win. |\n| `distanceFunction` | String, default: \"Euclidean\" | Distance function to use. Options are: Chebyshev, Euclidean, and Manhattan. |\n| `seed` | Integer, default: 10 | The randomization seed. |"]]
