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2013-05-23 12:21
求翻译：Concerning the context of clustering with the ML approach, after we estimate parameter , we can give a probabilistic clustering of the n objects in term of their fitted posterior probabilities of component membership cik and dj‘ obtained at the end of block EM. Then, we can obtain a partition by using a C-step which 是什么意思？ 待解决
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Concerning the context of clustering with the ML approach, after we estimate parameter , we can give a probabilistic clustering of the n objects in term of their fitted posterior probabilities of component membership cik and dj‘ obtained at the end of block EM. Then, we can obtain a partition by using a C-step which
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
关于聚类毫升做法的背景下，我们估计参数后，我们可以提供一个长期在装后的组件成员CIK和DJ概率获得在阻止EM年底的n个对象的概率集群。然后，我们可以得到一个分区使用一架C-步骤，其中每个对象分配的混合物组成部分，它有属于概率最高的后路。
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2013-05-23 12:23:18
关于群集环境的ml方式的,在我们估计参数,我们可以提供一个概率性的群集的n对象在长期的后路的组件装配的dj和cik少年成员结束时所得的数据块em。 然后,我们可以获得一个分区的大小,方法是使用一个c的步骤,分配每个对象的一个组件,它将混合后的概率最高。
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2013-05-23 12:24:58
关于上下文成群以机器语言方法，在我们估计参量之后 我们可以给一机率成群n对象用他们的组分会员资格cik和dj `的适合的事后机率的期限获得在块EM的结尾。 然后，我们可以通过使用分配每个对象到混合物组分它有属于的可能性最高的后部的C步获得分开。
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2013-05-23 12:26:38
关于聚类毫升的上下文的方法，我们估计参数后，我们可以给概率的聚类的 n 的对象在其合身的后路概率的组件成员 cik 和 dj 一词 ' 于 EM 块的结尾，索取。然后，我们可以通过使用 C 一步，将每个对象分配给组件的混合物其有概率的归属最高后获得一个分区。
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2013-05-23 12:28:18
关于对 ML 方法的群集的内容，我们估计参数后 ，我们可能给盖然论在条款中 n 物体的群集他们的适合较晚可能性组成会员资格中 cik 和 dj ' 在街区之末获得使。然后，我们可以获取一件隔离物所作使用将每个物体分配给对于其它有最高一个的混合的组件的 C 步骤较晚属于的可能性中。
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