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ee.Clusterer.wekaXMeans
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X-Means est une méthode de clustering en k-moyennes avec une estimation efficace du nombre de clusters. Pour en savoir plus, consultez cette page :
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.
Utilisation | Renvoie |
---|
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | Clusterer |
Argument | Type | Détails |
---|
minClusters | Entier, valeur par défaut : 2 | Nombre minimal de clusters. |
maxClusters | Entier, valeur par défaut : 8 | Nombre maximal de clusters. |
maxIterations | Entier, par défaut : 3 | Nombre maximal d'itérations globales. |
maxKMeans | Entier, valeur par défaut : 1 000 | Nombre maximal d'itérations à effectuer dans KMeans. |
maxForChildren | Entier, valeur par défaut : 1 000 | Nombre maximal d'itérations dans KMeans effectuées sur les centres enfants. |
useKD | Booléen, valeur par défaut : false | Utilisez un KDTree. |
cutoffFactor | Float, valeur par défaut : 0 | Prend le pourcentage donné des centroïdes fractionnés si aucun enfant ne gagne. |
distanceFunction | Chaîne, valeur par défaut : "Euclidean" | Fonction de distance à utiliser. Les options sont les suivantes : Chebyshev, Euclidienne et Manhattan. |
seed | Entier, par défaut : 10 | Graine de randomisation. |
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Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
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