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2013-05-23 12:21
求翻译：In this paper, we introduce an algorithm for clustering multi-instance objects that optimizes probability distributions to describe the data set. Part of this work is based on expectation maximization (EM) clustering for ordinary feature vectors using Gaussians. Details about this algorithm can be found in [13]. In [14是什么意思？ 待解决
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In this paper, we introduce an algorithm for clustering multi-instance objects that optimizes probability distributions to describe the data set. Part of this work is based on expectation maximization (EM) clustering for ordinary feature vectors using Gaussians. Details about this algorithm can be found in [13]. In [14
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在本文中，我们介绍的算法，优化的概率分布来描述数据集的聚类多实例对象。这项工作的一部分是基于期望最大化（EM）聚类为普通的功能，使用高斯向量。有关此算法的详细信息，可以发现[13]。 [14]，产生了良好的初始混合物的方法，提出这是基于对多个采样。经验表明，使用这种方法，EM
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2013-05-23 12:23:18
在本论文中,我们引入一个算法的群集多个对象实例,可以优化概率分布来描述数据集。 这项工作的一部分是根据期望最大化(em)群集的一般功能引导程序使用高斯之和。 这种算法可以找到详细信息[13]。 在[14],一种方法,以产生一个良好的初期提出的基于混合多个采样。 它是根据经验表明,使用这种方法,在em
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
在本白皮书中，我们介绍一种算法的聚类分析的多实例对象，优化来描述数据集的概率分布。这项工作的一部分基于期望最大化 (EM) 普通功能载体使用 Gaussians 的聚类。[13] 中，可以找到有关此算法的详细信息。[14] 中的生产好的初始混合方法被提交，基于多个采样。它是根%
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2013-05-23 12:28:18
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