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2013-05-23 12:21
求翻译：We consider this method, whose instance model is adopted as fuzzy c-means, as the baseline and call it as “ori-sum”. Obviously, the MI object o has more instances belonging to the component k and the component k is more important for cluster ci, the MI object o is more likely to be contained in cluster ci. So P(o|ci) a是什么意思？ 待解决
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We consider this method, whose instance model is adopted as fuzzy c-means, as the baseline and call it as “ori-sum”. Obviously, the MI object o has more instances belonging to the component k and the component k is more important for cluster ci, the MI object o is more likely to be contained in cluster ci. So P(o|ci) a
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
我们认为这种方法，作为基准的实例模型，采用模糊C-均值，并呼吁为“方向和”。显然，MI对象o有更多属于组件K和组件k是公里对象o是集群CI更重要，更可能包含在群集CI的实例。所以P（O | CI）和P（X | K）应该是成正比的，这是（5）相反。我们改善（3）根据MIL设置，并提供了两个指涉
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2013-05-23 12:23:18
我们认为这一方法,其模式是通过模糊c-意味着,作为基准和人称其为“ori的总和"。 显然,美对象o有多个实例的组件属于k,k更重要的群集组件ci,mi对象o就更有可能被包含在群集ci。 因此,p(o|ci)和p(x|k)应直接成比例,与此相反的(5)。 和我们改善它,(3)根据mil设置和提供两个_____寡
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
我们认为这种方法，其实例模型会被采纳为模糊 c-均值，为基线，并称之为"ori 款项"。很明显，MI 对象 o 已属于组件 k 的更多实例和组件 k 是更重要的是群集 ci、 MI 对象 o 就更有可能包含在群集 ci。所以 P(o|ci) 和 P(x|k) 应该是成正比的是相反 （5）。我们 MIL 设置下改善它作为 （3），并提
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2013-05-23 12:28:18
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