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2013-05-23 12:21
求翻译：k-Means clustering is an example of partitional clustering where the data are divided between nonoverlapping clusters, each represented by a prototype which is the centroid of the objects in a cluster. In such clustering, each data object belongs Fig. 8.5 The result of k-means clustering on handwritten digits data (The是什么意思？ 待解决
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k-Means clustering is an example of partitional clustering where the data are divided between nonoverlapping clusters, each represented by a prototype which is the centroid of the objects in a cluster. In such clustering, each data object belongs Fig. 8.5 The result of k-means clustering on handwritten digits data (The
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
k-means聚类是分割聚类，其中的数据是不重叠的集群，每个集群由一个原型是在一个簇中的对象的质心表示之间划分的一个例子。在这样的集群中，每个数据对象属于无花果。 8.5结果k-means聚类的手写数字数据（簇的质心都标有一个白色的十字架，和Voronoi单元为每个集群是彩色的）148 8无监督学习到只有一个集群，而infuzzy集群，每个对象可以属于多个集群，并与每个对象相关联的是一组成员的权重，WIJ，代表thatxi和特定的集群CJ之间的关联强度。会员的权重0和1之间变化，所有的权重为特定的对象，喜，加起来1。模糊聚类是分配这些成员的权重的过程。
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
k意味成群是partitional的例子使成群的数据被划分在非重复群之间的地方，是对象矩心在群的原型代表的其中每一个。 在这样成群，每个数据对象属于。 8.5结果k意味成群在手写的数字数据 (群的矩心标记用一个白色十字架，并且Voronoi细胞为每群是colorized) 148 8未加监督学会对一群，而infuzzy成群，每个对象可能属于超过一群，并且与每个对象相关是一套会员资格重量， wij，代表协会的力量在thatxi和特殊群Cj之间。 会员资格重量变化在0和1之间，并且所有重量为一个特殊对象， XI，加1。 模糊成群是分配这些会员资格重量的过程。
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2013-05-23 12:26:38
k-均值聚类是划分群集的数据被划分地方之间不重叠的群集，分别代表了一个原型，是在群集中的对象的质心的一个例子。在这种群集中，每个数据对象属于图 8.5 k-均值聚类 (的集群邮编标记有一个白色的十字架和 Voronoi 单元格为每个群集有彩色） 的手写体的数字数据的结果 148 8 无监督学习到只是一个群集，而 infuzzy 群集中，每个对象可以属于多个群集和关联的每个对象是一组的成员重量wij，代表的 thatxi 和 0 和 1 和所有的权数，在一个特定的对象，对象之间的特定群集 Cj.权重会发生变化的成员之间的关联强度 xi，添加达 1。模糊聚类是分配这些成员权重的一个过程。
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2013-05-23 12:28:18
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