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2013-05-23 12:21
求翻译：One of the advantages of block clustering methods is to resume the initial data matrix x by a simpler data matrix (a‘k ) having the same structure. For instance, here, the data matrix (a‘k ) is a binary matrix as the initial data matrix x.Moreover, these methods are speedy and can process large data sets. On the other 是什么意思？ 待解决
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One of the advantages of block clustering methods is to resume the initial data matrix x by a simpler data matrix (a‘k ) having the same structure. For instance, here, the data matrix (a‘k ) is a binary matrix as the initial data matrix x.Moreover, these methods are speedy and can process large data sets. On the other
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
块聚类方法的优点之一，是由一个简单的数据矩阵具有相同的结构（a'k）恢复初始数据矩阵X。例如，在这里，数据矩阵（a'k）的是一个二进制矩阵的初始数据矩阵x.moreover的作为，这些方法是迅速的，并可以处理大型数据集。另一方面，隐应该假设为k-means方法往往被忽视。在这里，例如，的crobin算法的结果是坏时，分区的比例大大DI erent导致认为crobin承担同等比例的集群。这是本文探讨这方面，并提出了一个总体框架，使正式的假设，我们需要deÿne块聚类方法的目标之一。
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2013-05-23 12:23:18
的优势之一是块群集方法的初始数据恢复的一个较为简单的数据矩阵x矩阵(a'k)有相同的结构。 例如,在这里,数据矩阵(a'k)是一个二进制黑客帝国》作为初始数据矩阵x。此外,这些方法是迅速和可以处理大型数据集。 另一方面,作为k-意味着方法的假设,是隐含地假定,常常被忽略。
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2013-05-23 12:24:58
其中一块使成群的方法的好处是由一个简单数据矩阵(`k)恢复最初的数据矩阵x有同一个结构。 例如，这里，数据矩阵(`k)是一个二进制矩阵作为最初的数据矩阵x.Moreover，这些方法是迅速的，并且可能处理大数据集。 另一方面，至于为k -手段方法含蓄地应该的假说经常被忽略。 这里，例如， Crobin算法的结果是坏的，当分开的比例显著是带领认为的二erent时Crobin假设群的相等的比例。 它是其中一个探索这个方面和提出一个一般框架的本文的目标允许形式化我们需要deÿne块使成群的方法的假说。
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2013-05-23 12:26:38
块聚类方法的优点之一就是要恢复初始数据矩阵 x 的具有相同的结构更简单的数据矩阵 （a'k）。例如，在这里，数据矩阵 （a'k） 是一个二进制矩阵作为初始数据矩阵 x.Moreover，这些方法都迅速，可以处理大量的数据集。另一方面，对于 k-意味着的方法，应该是隐式的假设常常被忽略。在这里，例如，Crobin 算法的结果坏时的分区比例大大迪不同，导致认为 Crobin 假定同等比例的集群。这是本白皮书的目的，探讨这方面并提出允许以正式的假设，我们需要向 deÿne 聚类方法的块的总体框架之一。
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2013-05-23 12:28:18
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