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2013-05-23 12:21
求翻译：For clustering multi-instance objects, it is possible to use distance functions for sets of objects like [6, 7]. Having such a distance measure, it is possible to cluster multi-instance objects with k-medoid methods like PAM and CLARANS [11] or employ density-based clustering approaches like DBSCAN [9]. Though this met是什么意思？ 待解决
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For clustering multi-instance objects, it is possible to use distance functions for sets of objects like [6, 7]. Having such a distance measure, it is possible to cluster multi-instance objects with k-medoid methods like PAM and CLARANS [11] or employ density-based clustering approaches like DBSCAN [9]. Though this met
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
集群多实例对象，它是可以使用距离的功能，如[6，7]的对象集。有这样一个距离度量，它有可能像PAM和CLARANS K-medoid方法集群多实例对象[11]或采用基于密度的聚类方法，如DBSCAN [9]。虽然这种方法产生的可能性将集群分区多实例对象，是一个有意义的距离度量的选择有重要影响的结果聚类的聚类分析模型组成的代表反对这种方法的最佳case.another问题。例如，NetFlow的距离[7]要求在两个比较的对象的所有实例是某种类似，而最小的Hausdorff [12]距离相似的迹象，仅仅是对最接近的依赖。
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2013-05-23 12:23:18
对于群集多实例对象,它是可能的使用距离函数集的对象,如[6,7]。 有了这样一个距离测量,可以群集多实例对象带有k的方法如同medoidpam和clarans[11]或雇用密度的dbscan基于群集方法,如[9]。
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
聚类多实例对象，就可以使用距离函数的对象集喜欢 [6、 7]。有这样一种距离措施，它是可能的 k 中心点的方
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2013-05-23 12:28:18
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