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2013-05-23 12:21
求翻译：In the second step, we need to measure the similarity between two such defined patterns or input vectors. For that purpose, several types of similarity distances are available (e.g., Pearson correlations, Minkowski, Jackknife, etc.). Clearly, the choice of a similarity metric has an impact on the properties of the clus是什么意思？ 待解决
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In the second step, we need to measure the similarity between two such defined patterns or input vectors. For that purpose, several types of similarity distances are available (e.g., Pearson correlations, Minkowski, Jackknife, etc.). Clearly, the choice of a similarity metric has an impact on the properties of the clus
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在第二步中，我们需要测量两个这样的定义的模式或者输入矢量之间的相似性。
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2013-05-23 12:23:18
在第二步，我们需要测量在两这样被定义的样式或输入传染媒介之间的相似性。对于那个目的，相似性距离的几种类型是可利用的(即，皮尔逊交互作用、闵科夫斯基、大折刀等等)。清楚地，公尺的相似性的选择有对群的物产的冲击，例如他们的大小、质量或者一贯性。
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2013-05-23 12:24:58
在第二步，我们需要测量相似性在二这样被定义的样式或输入传染媒介之间。 为那个目的，相似性距离的几个类型是可利用的 (即， Pearson交互作用、Minkowski、大折刀等等)。 清楚地，相似性的选择公尺有对群的物产的冲击，例如他们的大小、质量或者一贯性。 可靠地比较这里被提及的经验主义的发行以上，我们依靠根据非参数统计测试，例如Pearson的c2和Kolmogorov-Smirnov，发生的p价值然后被确认反对Kullback-Leibler分歧的强的统计距离。 那些方法是在确定通常半新的部分之中二块部下的一维概率分布是否不同用一个重大方式。
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2013-05-23 12:26:38
在第二步中，我们需要衡量的两个此类之间的相似性定义图案或输入的向量。为此目的，几个类型的相似性距离是可用 （例如，Pearson 相关性，闵可夫斯基、 刀切，等.)。显然，相似性度量的选择对的群集，如它们的大小、 质量、 或一致性的属性的影响。若要可靠地比较以上在这里提到的实证分布，我们依靠基于非参数统计测试，例如，皮尔森的 c2 的强统计距离和柯尔-斯米尔诺夫，其产生的 p 值然后验证的交叉熵 Leibler 分歧。这些方法是最常用来确定是否两个基础一维概率分布不同的重要方式之一。
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2013-05-23 12:28:18
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