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ee.Clusterer.wekaXMeans
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X-Means è K-Means con una stima efficiente del numero di cluster. Per ulteriori informazioni, vedi:
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.
| Utilizzo | Resi |
|---|
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | Clusterer |
| Argomento | Tipo | Dettagli |
|---|
minClusters | Numero intero, valore predefinito: 2 | Numero minimo di cluster. |
maxClusters | Numero intero, valore predefinito: 8 | Numero massimo di cluster. |
maxIterations | Numero intero, valore predefinito: 3 | Numero massimo di iterazioni complessive. |
maxKMeans | Numero intero, valore predefinito: 1000 | Il numero massimo di iterazioni da eseguire in KMeans. |
maxForChildren | Numero intero, valore predefinito: 1000 | Il numero massimo di iterazioni in KMeans eseguite sui centri secondari. |
useKD | Booleano, valore predefinito: false | Utilizza un KD-tree. |
cutoffFactor | Virgola mobile, valore predefinito: 0 | Prende la percentuale indicata dei centroidi suddivisi se nessuno dei figli vince. |
distanceFunction | Stringa, valore predefinito: "Euclidea" | Funzione di distanza da utilizzare. Le opzioni sono: Chebyshev, euclidea e Manhattan. |
seed | Numero intero, valore predefinito: 10 | Il seed di randomizzazione. |
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Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-26 UTC."],[[["\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. |"]]
