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2013-05-23 12:21
求翻译：1.Data Initialization: Once the composition of the attributes is selected, each attribute set will be normalized (scaled ) to RMS=1. This will prevent one attribute from overpowering in clustering and classification. If, however, we consider some attributes more diagnostic than the others, we can upward adjust their RM是什么意思？ 待解决
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1.Data Initialization: Once the composition of the attributes is selected, each attribute set will be normalized (scaled ) to RMS=1. This will prevent one attribute from overpowering in clustering and classification. If, however, we consider some attributes more diagnostic than the others, we can upward adjust their RM
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
1.data初始化：一旦被选中的属性组成的，每个属性集将归（规模）RMS = 1。这将防止从一个属性强烈的聚类和分类。然而，如果我们认为比其他人更诊断的一些属性，我们可以向上调整其RMS振幅。这将使这个特殊属性的距离比其他人，henceminimization将受它的影响更为突出。
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2013-05-23 12:23:18
1.数据初始化:一旦组成的属性的选择,每个属性设置将会归一化(缩放)rms=1)。 这将防止在群集具有压倒性优势的一个属性和分类。 然而,如果我们考虑更多的诊断比其他的一些属性,我们可以向上调整其rms振幅。 这将使此特定属性的距离比其他人更加突出,henceminimization将受其影响。
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
1.数据初始化： 一旦选择的属性组成，每个属性集将被规范化 （缩放） 为 RMS = 1。这将阻止压倒在聚
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2013-05-23 12:28:18
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