1、“.....解决问题的结果建立的聚类集合,。定义已知个数组集合,和个整数，聚类问题是定义个映射,,，其中分配到聚类。聚类，就是集合映射到。聚类算法的不同类型的分类如图。聚类算法本身就可视为分层或分块的。分层聚类分析可以建立个嵌套的聚类集合。在层次结构中的每层都有单独的聚类。在最低层，每个项目都划分在不同的特殊的集合中。在最顶层，所有的项目属于同集合。通过分层聚类，需要的聚类数目并没有输入。分块聚类分析算法只创建个聚类集合。这些方法通过所需的聚类集合数目促使最终集合的建立。传统的聚类算法往往是针对适合小数据库。然而，现在的聚类算法，从分类数据上来看，是针对动态的大数据库。针对大型数据库的算法可适应内存限制通过数据采样或者是使用该数据库的数据结构，从而可以被压缩或修订，以适应数据库的内存限制。也可能是基于是否产生重叠聚类算法。即使我们只考虑重叠的聚类，它可以把个项目放置在多个聚类中。反过来......”。

2、“.....外源性技术使用项目标签以协助分类。这些算法是传统的分类监督学习算法，这个算法用到了特殊的输入训练集合。内在的算法没有使用任何先验的类别标签，仅仅依赖于矩阵中邻近对象之间的距离。我们在本章研究的所有算法都属于内在类。聚类算法的类型基于实现技术使用的基础上可以被进步分类。分层算法可以归类为凝聚算法或者分裂算法。凝聚意味着在个聚类是通过自下而上的方式产生，而分裂算法则是以自上而下的方式工作。虽然分层和分块的算法用凝聚与分裂的标签来描述，但它通常与分层算法联系更紧密。另种描述标签是指是否对每个元素处理，系列有时称为增量的起处理，或者是否所有的项目都放在起同步研究。如果个特定的数组被视为具有在该架构中的所有属性，然后可以用不同聚类算法进行属性检查。由于通常用分层分类的技术来完成，有些算法分析属性值每次只分析个。算法考虑的是每次的所有属性值。最后......”。

3、“.....这章中，我们采用图形方式，并且把聚类算法的输入描述为邻近距阵中距离变化。我们在以下各节讨论许多聚类算法。这只是已在文献中提出了很多算法中具有代表性的个。在这些算法找到之前，我们首先研究类似的处理措施，并研究对异常值的影响。相似性和距离测量个特殊的聚类问题的解决方案可以产生很多理想的特性。最重要的是，在个聚类中的个数组比聚类外的数组更像聚类中的。至于经过分类，那么，假设我们定义个近似度。定义提供了个更严格的定义和可替代的聚类。除非另有说明，我们使用第个定义而不是第二个。在第二个定义中的叙述的相似关系是可以获得的特点，但是并不总能获得。距离量而不是相似度，往往被用于聚类分析。根据这样聚类问题可以获得和,这两个集合所表示的特性。些聚类算法只看数字型数据，通常假定度量数据点。度量属性满足三角不等式。那么聚类集合可以使用多种特征值来描述。给出个聚类集合，点,中的......”。

4、“.....它不定是个聚类集合中的实点。些聚类算法可能假设聚类集合是由位于聚类集合中心的中心点代替。半径是从集合中的中心点到聚类集合中的任何点间的距离的平方根，并且是对聚类集合中所有点而言的。我们使用符号来表示聚类集合的中心点。许多聚类算法要求确定聚类集合而不是元素中的距离。这不是件容易的事，因为聚类集合中的距离有很多解释。已知聚类集合和，有几个标准的供选方案来计算聚类集合之间的距离。典型的列表如下单链接在个聚类集合中的个元素与另个聚类集合中的个元素之间的最小距离。这样，我们可以得到。完整的链接在个聚类集合中的个元素与另个聚类集合中的个元素之间的最大距离。这样我们可以得到。平均在个聚类集合中的个元素与另个聚类集合中的个元素之间的平均距离。这样我们可以得到。质心如果聚类集合有具有代表性的质心......”。

5、“.....这样我们可以得到，为的质心并且与类似。中心点使用中心点来代替每个聚类集合，集合之间的距离可以由中心点之间的距离来定义翻译助手，这样我们的翻译速度会提高不少。具体翻译时的些技巧主要是写论文和看论文方面大家大概都应预先清楚明白自己专业方向的国内牛人，在这里我强烈建议大家仔细看完这些头上长角的人物的中英文文章，这对你在专业方向的英文和中文互译水平提高有很大帮助。我们大家最蹩脚的实质上是写英文论文，而非看英文论文，但话说回来我们最终提高还是要从下大工夫看英文论文开始。提到会看，我想它是有窍门的，个人总结如下把不同方面的论文分夹存放，在看论文时，对论文必须做到看完后完全明白你重视的论文懂得其部分讲了什么你需要参考的部分论文，在看明白这些论文的情况下，我们大家还得紧接着做的工作就是把论文中你觉得非常巧妙的表达写下来，或者是你论文或许能用到的表达摘记成本。这个本将是你以后的财富......”。

6、“.....你的论文也降低了被或大牛刊物退稿的几率。不信，你可以试试把摘记的内容自己编写成检索，这个过程是我们对文章再回顾，而且是对你摘抄的经典妙笔进行梳理的重要阶段。你有了这个过程。写英文论文时，将会有种信手拈来的感觉。许多文笔我们不需要自己再翻译了。当然前提是你梳理的非常细，而且中英文对照写的比较详细。最后点就是我们往大成修炼的阶段了，万事不是说成的，它是做出来的。写英文论文也就像我们小学时开始学写作文样，你不练笔是肯定写不出好作品来的。所以在此我鼓励大家有时尝试着把自己的论文强迫自己写成英文的，遍不行，可以再修改。最起码到最后你会很满意。呵呵，我想我是这么觉得的。异常数据如前所述，离群点是不同于集合里的剩余数据的采样点。离群值可能代表数据里的值可能是个传感器故障记录或者可能是与其余数据值差异过大的正确数据。个米高的人比大多数人都要高得多。在分析个人的高度时，此值就应该被视为个离群值......”。

7、“.....如图描述的问题所示。在这里，如果发现三个聚类集合实线，异常值将个集合自身内发生。但是，如果两个集合被发现虚线，两个显然不同的数据集合将被放置在聚类集合中，因为它们比离群值联系更紧密。这个问题是复杂的事实，实际上有许多聚类算法作为输入所需数目的簇被发现。实际上许多聚类算法想找到理想聚类集合的输入数目，这个做事实上是很复杂的。聚类算法实际上可能发现和消除异常点，以确保其有更好的表现。但是，在实际消除异常点时必须要注意。例如，假设有预测洪水的数据挖掘问题。水位值极高非常不容易出现，与正常水位值相比可能就是异常值。然而，删除这些值可能使数据挖掘算法不能有效的工作，因为将不会有数据表明曾经发生过水灾。异常检测，或离群数据挖掘，是在数据集合中确定离群值的过程。聚类分析，或者其它的数据挖掘，便可以选择算法删除这些值或者赋上不同的其它值......”。

8、“.....这样通常假设数据集合遵循已知的分布并且假设离群值可以被个著名测试检测出来，例如测试。不过，对于现实来说这些测试数据并不是很真实，因为真实的数据值可能不遵循定义好的数据分布。此外，这些测试中大部分只设了单的属性值测试，并且许多属性涉及现实世界的数据库。可替代的检测技术可能基于距离测量。五分钟搞定字毕业论文外文翻译，你想要的工具都在这里,在科研过程中阅读翻译外文文献是个非常重要的环节，许多领域高水平的文献都是外文文献，借鉴些外文文献翻译的经验是非常必要的。由于特殊原因我翻译外文文献的机会比较多，慢慢地就发现了外文文献翻译过程中的三大利器翻译频道金山词霸完整版本和翻译助手。具体操作过程如下先打开金山词霸自动取词功能，然后阅读文献遇到无法理解的长句时，可以交给处理，处理后的结果猛看，不堪入目，可是经过大脑的再处理后句子的意思基本就明了了如果通过仍然无法理解，感觉就是不同......”。

9、“.....因为些单词看似很简单，但是在文献中有特殊的意思，这时就可以通过的翻译助手来查询相关单词的意思，由于的单词意思都是来源与大量的文献，所以它的吻合率很高。另外，在翻译过程中最好以段落或者长句作为翻译的基本单位，这样才不会造成只见树木，不见森林的误导。四大工具翻译，众所周知，谷歌里面的英文文献和资料还算是比较详实的。我利用它是这样的。方面可以用它查询英文论文，当然这方面的帖子很多，大家可以搜索，在此不赘述。回到我自己说的翻译上来。下面给大家举个例子来说明如何用吧比如说电磁感应透明效应这个词汇你不知道他怎么翻译，首先你可以在里查中文的，根据它们的关键词中英文对照来做，般比较准确。在此主要是说在里怎么知道这个翻译意思。大家应该都有词典吧，按中国人的办法，把个个词分着查出来，敲到里，你的这种翻译般不太准，当然你需要验证是否准确了，这下看着吧，把你的那支离破碎的翻译在里搜索，你能看到许多相关的文献或资料......”。