公告:所有在
2025 年 4 月 15 日之前注册使用 Earth Engine 的非商业项目都必须
验证是否符合非商业性质的资格条件,才能继续使用 Earth Engine。
ee.Clusterer.wekaLVQ
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
一种实现学习向量量化算法的聚类器。如需了解详情,请参阅以下文档:
T. Kohonen,“Learning Vector Quantization”,《The Handbook of Brain Theory and Neural Networks》,第 2 版,MIT Press,2003 年,第 631-634 页。
用法 | 返回 |
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ee.Clusterer.wekaLVQ(numClusters, learningRate, epochs, normalizeInput) | 聚类器 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
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numClusters | 整数,默认值:7 | 聚类数量。 |
learningRate | 浮点数,默认值:1 | 训练算法的学习速率。值应大于 0 且小于或等于 1。 |
epochs | 整数,默认值:1000 | 训练周期数。值应大于或等于 1。 |
normalizeInput | 布尔值,默认值:false | 跳过对属性进行归一化处理。 |
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2025-07-26。"],[],["The `ee.Clusterer.wekaLVQ` function implements the Learning Vector Quantization algorithm for clustering. It requires specifying the number of clusters (`numClusters`, default 7), the learning rate (`learningRate`, default 1, between 0 and 1), the number of training epochs (`epochs`, default 1000, at least 1), and whether to normalize the input attributes (`normalizeInput`, default false). The function returns a Clusterer object. The algorithm's details are described in a specific paper by T. Kohonen.\n"],null,[]]