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2013-05-23 12:21
求翻译：A major problem with the K-means algorithm is its sensitivity to the initial selection of seeds.If a bad set of seeds is used,the generated clusters are often very much suboptimal.Several methods are known to deal with this problem.The simplest way is to make several clustering runs with different random choices of see是什么意思？ 待解决
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A major problem with the K-means algorithm is its sensitivity to the initial selection of seeds.If a bad set of seeds is used,the generated clusters are often very much suboptimal.Several methods are known to deal with this problem.The simplest way is to make several clustering runs with different random choices of see
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
与K-means算法的一个主要问题是其对初始选择seeds.If一组种子坏的灵敏度的情况下，所生成的簇往往非常suboptimal.Several方法是已知的，处理这个problem.The简单的方法
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2013-05-23 12:23:18
K手段算法的一个重大问题是它的敏感性对种子的最初的选择。如果使用坏套种子，引起的群经常是非常最适度一下的。几个方法知道应付这个问题。单一方式将做用种子不同的任意选择的几使成群的奔跑。另一种可能性是选择运用外在领域依赖信息的最初的种子。
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2013-05-23 12:24:58
一个重大问题与K意味算法是它的敏感性到种子的最初的选择。如果使用坏套种子，引起的群经常是非常最适度一下的。几个方法被知道应付这个问题。最简单的方式将做用种子不同的任意选择的几使成群的奔跑。另一种可能性是选择运用外在领域依赖信息的最初的种子。
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2013-05-23 12:26:38
K-均值算法的主要问题是其对种子的初始选择的敏感性。如果使用了一套不错的种子，则生成的簇往往很不理想。已知的几种方法来处理这个问题。最简单的方法是，使几个聚类运行与随机选择不同的种子。另一种可能性是可供选择的初始种子利用外部依赖域的信息。
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2013-05-23 12:28:18
K 意味着的算法的一个主要问题对于 seeds.If 的最初选择是其敏感一颗坏一套的种子被使用，被生成的一串很经常是 suboptimal.Several 方法为与这 problem.The 的交易所熟知最简单方法是随着 seeds.Another 可能性的不同随便的选择做出若干群集跑是选择利用外部域相关的信息的最初种子。
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