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2013-05-23 12:21
求翻译：Some of the most popular heuristic clustering methods can be viewed as approximate estimations of probability models. For instance, the inertia criterion optimized by the k -means algorithm corresponds to the hypothesis of a population arising from a Gaussian mixture. Then, from the expression (1), the question which n是什么意思？ 待解决
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Some of the most popular heuristic clustering methods can be viewed as approximate estimations of probability models. For instance, the inertia criterion optimized by the k -means algorithm corresponds to the hypothesis of a population arising from a Gaussian mixture. Then, from the expression (1), the question which n
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
一些最流行的启发式聚类方法可以看作近似估计的概率模型。例如，由k-means算法进行了优化的惯性标准对应的人口从高斯混合而产生的假说。然后，从式（1），这自然会产生的问题是什么概率模型，这个标准被关联到？这个问题的答案，一方面将使我们把这个标准，另一方面提出其他标准的照明。这是在本文，我们将集中的问题之一。但在此之前解决我们的建模问题，我们ÿrst应提供的混合模型的简要说明，我们将看到如何考虑它通过一个新的提法。
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2013-05-23 12:23:18
最受欢迎的一些启发式群集方法可以看作是近似估计的概率模型。 例如,标准的惯性进行了优化,这是通过k-意味着算法对应于一个人口的假设而产生的高斯混合。
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2013-05-23 12:24:58
某些最普遍的启发式使成群的方法可以被观看作为可能性模型的近似估计。 例如， k优选的惯性标准-手段算法对应于出现从一个高斯混合物的人口的假说。 然后，从表示(1)，自然地出现的问题是对什么机率模型装这个标准于罐中联系？ 对这个问题的另一方面一方面答复在这个标准将允许我们带来照明设备和提出其他标准。 这是我们在本文将聚焦的其中一个问题。 但在应付我们塑造的问题之前，我们ÿrst提供混合物模型的一个简要说明，并且我们将看见如何通过一种新的公式化考虑它。
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2013-05-23 12:26:38
最受欢迎的启发式聚类方法的一些可以被看作概率模型的近似估计。例如，由 k 优化的惯性标准-意味着算法对应于人口所产生的混合高斯的假说。然后，从表达式 (1)，自然会出现的问题是什么概率模型对这一标准可与相关联？这个问题的答案将允许我们一方面要带照明，关于这项准则和另一只手，提出其它准则。这是我们将集中在本白皮书中提出的问题之一。但在处理我们的建模问题之前, 我们 ÿrst 须提供混合模型的简要说明，我们将会看到如何考虑它通过一个新的提法。
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2013-05-23 12:28:18
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