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ee.Clusterer.wekaXMeans
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X-Means 是一种 K-Means 算法,可高效估计聚类数量。如需了解详情,请参阅以下内容:
Dan Pelleg、Andrew W. Moore:X-means:通过高效估计聚类数量来扩展 K-means。载于:第十七届国际机器学习会议,727-734,2000 年。
用法 | 返回 |
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ee.Clusterer.wekaXMeans(minClusters, maxClusters, maxIterations, maxKMeans, maxForChildren, useKD, cutoffFactor, distanceFunction, seed) | 聚类器 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
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minClusters | 整数,默认值:2 | 集群数量下限。 |
maxClusters | 整数,默认值:8 | 聚类数量上限。 |
maxIterations | 整数,默认值:3 | 总体迭代次数上限。 |
maxKMeans | 整数,默认值:1000 | KMeans 中要执行的最大迭代次数。 |
maxForChildren | 整数,默认值:1000 | 对子中心执行的 KMeans 的迭代次数上限。 |
useKD | 布尔值,默认值:false | 使用 KDTree。 |
cutoffFactor | 浮点数,默认值:0 | 如果没有任何子节点获胜,则采用拆分后形心的指定百分比。 |
distanceFunction | 字符串,默认值:“Euclidean” | 要使用的距离函数。选项包括:切比雪夫距离、欧几里得距离和曼哈顿距离。 |
seed | 整数,默认值:10 | 随机种子。 |
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
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