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ee.Clusterer.wekaXMeans
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X-Means es K-Means con una estimación eficiente de la cantidad de clústeres. Para obtener más información, consulta lo siguiente:
Dan Pelleg y Andrew W. Moore, A.: X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. En: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.
Uso | Muestra |
---|
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | Clusterer |
Argumento | Tipo | Detalles |
---|
minClusters | Número entero, valor predeterminado: 2 | Es la cantidad mínima de clústeres. |
maxClusters | Número entero, valor predeterminado: 8 | Es la cantidad máxima de clústeres. |
maxIterations | Número entero, valor predeterminado: 3 | Es la cantidad máxima de iteraciones generales. |
maxKMeans | Número entero, valor predeterminado: 1000 | Es la cantidad máxima de iteraciones que se realizarán en KMeans. |
maxForChildren | Número entero, valor predeterminado: 1000 | Es la cantidad máxima de iteraciones en KMeans que se realizan en los centros secundarios. |
useKD | Booleano, valor predeterminado: falso | Usa un KD-tree. |
cutoffFactor | Número de punto flotante, valor predeterminado: 0 | Toma el porcentaje determinado de los centroides divididos si ninguno de los elementos secundarios gana. |
distanceFunction | Cadena, valor predeterminado: "Euclidean" | Es la función de distancia que se usará. Las opciones son Chebyshev, euclidiana y Manhattan. |
seed | Número entero, valor predeterminado: 10 | Es la semilla de aleatorización. |
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC)
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