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2013-05-23 12:21
求翻译：The algorithm can be viewed as a greedy algorithm for partitioning n samples into kclusters so as to minimize anobjective function, which can be taken as the sum of the squared distances to the cluster centers, the sum of the squared error(SSE). We calculate the error of each data point (i.e., its distance to the close是什么意思？ 待解决
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The algorithm can be viewed as a greedy algorithm for partitioning n samples into kclusters so as to minimize anobjective function, which can be taken as the sum of the squared distances to the cluster centers, the sum of the squared error(SSE). We calculate the error of each data point (i.e., its distance to the close
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
该算法可以被看作是一个贪心算法用于划分n个样本到kclusters以便最小化anobjective功能，它可以被取作平方距离的聚类中心的总和，误差平方和（SSE）的总和。我们计算每个数据点的误差（即，其距离为最接近的质心），然后再计算的平方误差的总和。
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2013-05-23 12:23:18
算法可以被观看作为分成的n样品一种贪婪的算法入kclusters以便使anobjective作用，减到最小可以被采取作为被摆正的距离的总和到群中心，被摆正的错误(SSE)的总和。我们计算每个数据点(即，它的距离错误到最接近的矩心)，然后计算被摆正的错误的总额。
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2013-05-23 12:24:58
算法可以被观看作为一种贪婪的算法为分成n样品入kclusters以便使anobjective作用，减到最小可以被采取作为被摆正的距离的总和到群中心，被摆正的错误SSE的总和()。 我们计算每个数据点错误 (即，它的距离到最接近的矩心)，然后计算被摆正的错误的总和。
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2013-05-23 12:26:38
该算法可以视为 n 样本划分为 kclusters，以尽量减少 anobjective 函数，它可以作为总和的聚类中心，平方 error(SSE) 的总和的平方距离采取的贪心算法。我们计算每个数据点 （即，其距离到最接近的质心） 的错误，然后计算的平方误差的总和。
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2013-05-23 12:28:18
该算法可以被看作是一个贪婪算法n个采样的分区到kclusters,以便尽量减少anobjective函数可以被视为平方距离之和的群集中心,总和的平方根的错误[SSE]。 我们计算的错误,每个数据点[即其距离为最接近中心],然后计算总和的平方根的错误。
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