ee.Clusterer.wekaXMeans

ক্লাস্টারের সংখ্যার একটি দক্ষ অনুমান সহ এক্স-মিনস হল K-মান। আরও তথ্যের জন্য দেখুন:

ড্যান পেলেগ, অ্যান্ড্রু ডব্লিউ. মুর: এক্স-অর্থ: ক্লাস্টারের সংখ্যার দক্ষ অনুমান সহ K-এর অর্থ প্রসারিত করা। ইন: মেশিন লার্নিং এর সপ্তদশ আন্তর্জাতিক সম্মেলন, 727-734, 2000।

ব্যবহার রিটার্নস
ee.Clusterer.wekaXMeans( minClusters , maxClusters , maxIterations , maxKMeans , maxForChildren , useKD , cutoffFactor , distanceFunction , seed ) ক্লাস্টার
যুক্তি টাইপ বিস্তারিত
minClusters পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 2 ক্লাস্টারের ন্যূনতম সংখ্যা।
maxClusters পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 8 ক্লাস্টারের সর্বাধিক সংখ্যা।
maxIterations পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 3 সামগ্রিক পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।
maxKMeans পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 1000 KMeans-এ সঞ্চালনের জন্য সর্বাধিক সংখ্যক পুনরাবৃত্তি।
maxForChildren পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 1000 KMeans-এ সর্বাধিক সংখ্যক পুনরাবৃত্তি যা চাইল্ড সেন্টারে সম্পাদিত হয়।
useKD বুলিয়ান, ডিফল্ট: মিথ্যা একটি KDTree ব্যবহার করুন।
cutoffFactor ফ্লোট, ডিফল্ট: 0 বিভক্ত সেন্ট্রোয়েডের প্রদত্ত শতাংশ নেয় যদি বাচ্চাদের মধ্যে কেউ জয়ী না হয়।
distanceFunction স্ট্রিং, ডিফল্ট: "ইউক্লিডীয়" ব্যবহার করার জন্য দূরত্ব ফাংশন। বিকল্পগুলি হল: চেবিশেভ, ইউক্লিডিয়ান এবং ম্যানহাটন।
seed পূর্ণসংখ্যা, ডিফল্ট: 10 এলোমেলোকরণের বীজ।