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2013-05-23 12:21
求翻譯：After building the con?dence summary vector for each object, we can now employ k-means to cluster the multi-instance objects. Though the resulting clustering might not be optimal, the objects within one cluster should yield similar distributions over the components of the underlying instance model是什么意思？ 待解決
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After building the con?dence summary vector for each object, we can now employ k-means to cluster the multi-instance objects. Though the resulting clustering might not be optimal, the objects within one cluster should yield similar distributions over the components of the underlying instance model
問題補充： |
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2013-05-23 12:21:38
建設的信心總結向量為每個對象后，我們現在可以采用的k-means聚類的多實例對象。但由此產生的集群可能不是最佳的，應該產生一個集群內的對象底層的實例模型的組件相似的分布
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2013-05-23 12:23:18
在構建了極大信任摘要矢量的每個對象,我們現在可以采用k-意味著群集的多實例對象。 雖然結果可能并非最佳群集,則這些對象一個群集內的分布應會產生類似的基礎實例模型的組件
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2013-05-23 12:24:58
在建立精讀?dence概略傳染媒介為每個對象，我們可以現在使用k意味使多事例對象成群之后。 雖然發生的使成群也許不是優選的，對象在一群之內應該產生相似的發行在部下的事例模型的組分
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2013-05-23 12:26:38
生成后的每個對象的信任摘要向量，我們現在可以聘請 k-均值為群集的多實例對象。雖然結果聚類可能不是最佳，在一個群集內的對象應超過基礎實例模型的組件產量類似分布
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2013-05-23 12:28:18
在建造反對之后？每個物體的 dence 總結矢量，我們現在可以使用 k-means 集中多示例物體。雖然發生群集可能不是優化的，一串中的物體應該生產在潛在示例模型的組件上的類似分配裝置
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