공지사항:
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 액세스 권한을 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증해야 합니다. 2025년 9월 26일까지 인증하지 않으면 액세스가 보류될 수 있습니다.
ee.Clusterer.wekaXMeans
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
X-Means는 클러스터 수를 효율적으로 추정하는 K-Means입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
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.
사용 | 반환 값 |
---|
ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | 클러스터러 |
인수 | 유형 | 세부정보 |
---|
minClusters | 정수, 기본값: 2 | 최소 클러스터 수입니다. |
maxClusters | 정수, 기본값: 8 | 최대 클러스터 수입니다. |
maxIterations | 정수, 기본값: 3 | 전체 반복의 최대 수입니다. |
maxKMeans | 정수, 기본값: 1000 | KMeans에서 실행할 최대 반복 횟수입니다. |
maxForChildren | 정수, 기본값: 1000 | 하위 센터에서 실행되는 KMeans의 최대 반복 횟수입니다. |
useKD | 불리언, 기본값: false | KDTree를 사용합니다. |
cutoffFactor | 부동 소수점 수, 기본값: 0 | 자식이 이기지 않으면 분할된 중심의 지정된 비율을 사용합니다. |
distanceFunction | 문자열, 기본값: 'Euclidean' | 사용할 거리 함수입니다. 옵션은 Chebyshev, Euclidean, Manhattan입니다. |
seed | 정수, 기본값: 10 | 무작위화 시드입니다. |
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],[]]