ee.Clusterer.wekaXMeans

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.