Объявление : Все некоммерческие проекты, зарегистрированные для использования Earth Engine до
15 апреля 2025 года, должны
подтвердить некоммерческое право на сохранение доступа к Earth Engine.
ee.Clusterer.wekaXMeans
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
X-Means — это метод K-средних с эффективной оценкой количества кластеров. Подробнее см.:
Дэн Пеллег, Эндрю В. Мур: X-средние: расширение метода K-средних с эффективной оценкой числа кластеров. В кн.: Seventeenth International Conference on Machine Learning, 727-734, 2000.
| Использование | Возврат | ee.Clusterer.wekaXMeans( minClusters , maxClusters , maxIterations , maxKMeans , maxForChildren , useKD , cutoffFactor , distanceFunction , seed ) | Кластеризатор |
| Аргумент | Тип | Подробности | minClusters | Целое число, по умолчанию: 2 | Минимальное количество кластеров. |
maxClusters | Целое число, по умолчанию: 8 | Максимальное количество кластеров. |
maxIterations | Целое число, по умолчанию: 3 | Максимальное количество общих итераций. |
maxKMeans | Целое число, по умолчанию: 1000 | Максимальное количество итераций для выполнения в KMeans. |
maxForChildren | Целое число, по умолчанию: 1000 | Максимальное количество итераций в KMeans, выполняемых над дочерними центрами. |
useKD | Логическое значение, по умолчанию: false | Используйте KDTree. |
cutoffFactor | Плавающий, по умолчанию: 0 | Берет заданный процент разделенных центроидов, если ни один из детей не выигрывает. |
distanceFunction | Строка, по умолчанию: «Евклидова» | Используемая функция расстояния. Возможные варианты: Чебышевская, Евклидова и Манхэттенская. |
seed | Целое число, по умолчанию: 10 | Рандомизирующее семя. |
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-24 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-24 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. |"]]
