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2013-05-23 12:21
求翻译：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？ 待解决
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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
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
基于混合模型的聚类分析已成为经典和强大的方法。到现在为止，这种方法，这可以解释一些经典聚类准则，如著名的k-means标准，并提出一般准则，已发展到一组一组变量的测量对象分类。但是，对于此类数据，如果大多数聚类程序指定变量，构造一个对象或，有时最优的分区，存在其他的方法，命名块聚类方法，同时考虑两套，并整理成均匀的数据块。
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2013-05-23 12:23:18
混合模型基础上群集分析已成为一个经典的和强大的方法。 到目前为止,这种做法,这可以解释一些经典群集标准,如著名k-意味着标准,并提出一般性准则,已开发的一组对象进行分类,来衡量一个变量集。
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2013-05-23 12:24:58
基群分析在混合物模型成为了一种古典和强有力的方法。 直到现在，这种方法，准许解释某个经典使成群的标准例如知名的k -手段标准和提出一般标准，被开发分类在一套测量的一套对象可变物。 但，为这种数据，如果多数使成群的规程被选定修建优选的分开对象或，有时，可变物，那里存在其他方法，名为块使成群的方法，同时考虑二个集合并且组织数据入同类的块。
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2013-05-23 12:26:38
基于混合模型的聚类分析已成为古典与功能强大的方法。直到现在，这种方法，它允许来解释一些经典聚类条件，如著名的 k-意味着标准，并提出一般标准，已经进行分类一套一套的变量来衡量的对象。但是，这种数据的大多数聚类程序指定要构建一个优化分区的对象或有时，变量，如果存在其他方法、 命名块聚类方法，同时考虑这两个设置，并将数据组织到齐块。
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2013-05-23 12:28:18
在混合模型上设立一串的分析成为一种古典和强大的方法。直到现在，这种方法，允许解释一些古典群集标准例如著名的 k - 意味着标准和提议一般标准，被开发了将在一套变量被测量的一套物体分类。但是，对这种数据，如果多数群集程序被指定建造物体的一个优化的分区或，有时，变量中，在那里存在另外的方法，集中方法，是同时考虑二沉落，到相似的街区中组织数据的被命名的街区。
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