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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:After building the confidence summary vector for each object, we can now em-ploy 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?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
After building the confidence summary vector for each object, we can now em-ploy 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
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
为每个对象建立信心总结向量后,我们现在可以EM-策略的K-means集群多实例的对象。但由此产生的集群可能不是最佳的,应该产生一个集群内的对象底层的实例模型的组件相似的分布
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
在构建了极大信任摘要矢量的每个对象,我们可以现在em的伎俩k的手段,群集的多实例对象。 虽然结果可能并非最佳群集,则这些对象一个群集内的分布应会产生类似的基础实例模型的组件
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
在建立精读fidence概略传染媒介为每个对象,我们可以现在使用k意味使多事例对象成群之后。 虽然发生的使成群也许不是优选的,对象在一群之内应该产生相似的发行在部下的事例模型的组分
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
生成的每个对象的信任摘要向量之后, 我们可以现在 em 伎俩 k-均值为群集的多实例对象。虽然结果聚类可能不是最佳,在一个群集内的对象应超过基础实例模型的组件产量类似分布
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
在建造反对之后?每个物体的 dence 总结矢量,我们现在可以使用 k-means 集中多示例物体。虽然发生群集可能不是优化的,一串中的物体应该生产在潜在示例模型的组件上的类似分配装置
 
 
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