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2013-05-23 12:21
求翻譯：Basing cluster analysis on mixture models has become a classical and powerful approach. Until now, this approach, which allows to explain some classic clustering criteria such as the well-known k -means criteria and to propose general criteria, has been developed to classify a set of objects measured on a set of variab是什么意思？ 待解決
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Basing cluster analysis on mixture models has become a classical and powerful approach. Until now, this approach, which allows to explain some classic clustering criteria such as the well-known k -means criteria and to propose general criteria, has been developed to classify a set of objects measured on a set of variab
問題補充： |
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2013-05-23 12:21:38
基于混合模型的聚類分析已成為經典和強大的方法。到現在為止，這種方法，這可以解釋一些經典聚類準則，如著名的k-means標準，并提出一般準則，已??發展到一組一組變量的測量對象分類。但是，對于此類數據，如果大多數聚類程序指定變量，構造一個對象或，有時最優的分區，存在其他的方法，命名塊聚類方法，同時考慮兩套，并整理成均勻的數據塊。
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2013-05-23 12:23:18
混合模型基礎上群集分析已成為一個經典的和強大的方法。 到目前為止,這種做法,這可以解釋一些經典群集標準,如著名k-意味著標準,并提出一般性準則,已開發的一組對象進行分類,來衡量一個變量集。
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2013-05-23 12:24:58
基群分析在混合物模型成為了一種古典和強有力的方法。 直到現在，這種方法，準許解釋某個經典使成群的標準例如知名的k -手段標準和提出一般標準，被開發分類在一套測量的一套對象可變物。 但，為這種數據，如果多數使成群的規程被選定修建優選的分開對象或，有時，可變物，那里存在其他方法，名為塊使成群的方法，同時考慮二個集合并且組織數據入同類的塊。
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2013-05-23 12:26:38
基于混合模型的聚類分析已成為古典與功能強大的方法。直到現在，這種方法，它允許來解釋一些經典聚類條件，如著名的 k-意味著標準，并提出一般標準，已經進行分類一套一套的變量來衡量的對象。但是，這種數據的大多數聚類程序指定要構建一個優化分區的對象或有時，變量，如果存在其他方法、 命名塊聚類方法，同時考慮這兩個設置，并將數據組織到齊塊。
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2013-05-23 12:28:18
在混合模型上設立一串的分析成為一種古典和強大的方法。直到現在，這種方法，允許解釋一些古典群集標準例如著名的 k - 意味著標準和提議一般標準，被開發了將在一套變量被測量的一套物體分類。但是，對這種數據，如果多數群集程序被指定建造物體的一個優化的分區或，有時，變量中，在那里存在另外的方法，集中方法，是同時考慮二沉落，到相似的街區中組織數據的被命名的街區。
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