青云英语翻译

请在下面的文本框内输入文字,然后点击开始翻译按钮进行翻译,如果您看不到结果,请重新翻译!

0
选择语言:从 语种互换 检测语种 复制文本 粘贴文本 清空文本 朗读文字 搜索文本 百度查找 点击这里给我发消息
翻译结果1翻译结果2 翻译结果3翻译结果4翻译结果5

翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部

数据挖掘社区最近提出了很多努力,在发展集群非常大的数据集的快速算法。一些流行的包括CLARANS(吴和han1994),DBSCAN(酯等,1996)和白桦(Zhang等,1996)。这些算法往往是一些现有的聚类方法的修正。通过一些精心设计的搜索方法(例如,在随机搜索CLARANS),组织结构(例如,比照,在桦树)和指标(例如,R *树在DBSCAN),这些算法都显示了一些显着的性能改进聚类非常大的数据集。再次,这些算法仍然针对数字数据并不能用来解决大规模的分类数据的聚类问题

翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部

正在翻译,请等待... 正在翻译,请等待... 正在翻译,请等待...

翻译结果3复制译文编辑译文朗读译文返回顶部

数据挖掘社区有最近放了很多工夫开发快速算法的聚类分析非常大的数据集。一些受欢迎的包括 CLARANS (吴和 Han1994)、 DBSCAN (酯 et,1996年) 和白桦 (张 et,1996年)。这些算法往往是一些现有的聚类方法的修订版本。这些算法已通过使用一些精心设计的搜索方法 (例如,在 CLARANS 中的随机搜索),举办结构 (例如,CF、 白桦树) 和指标 (例如,R∗-树的 DBSCAN),显示一些从而带来巨大的性能改进,在群集中非常大的数据集。再次,这些算法仍对数值数据的目标并不能用于解决大规模聚类问题的分类数据

翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部

最近的数据挖掘社会上花了很多功夫的群集发展快速的算法非常大的数据集。 一些热门的包括clarans(ng和韩1994),dbscan(酯etal,1996)和白桦(张etal,1996)。 这些算法通常为一些现有的群集方法的修订。

翻译结果5复制译文编辑译文朗读译文返回顶部

数据采集社区在开发最近投入了很多努力快速的算法为使非常大数据集成群。 一些普遍部分包括CLARANS (Ng和Han1994), DBSCAN (等酯类, 1996年)和桦树(等张, 1996年)。 这些算法经常是一些现有的使成群的方法修正。 通过使用一些仔细地被设计的查寻方法(即,被随机化的查寻在CLARANS),组织的结构(即,锎,树在桦树)和索引(即, R∗树在DBSCAN),这些算法在使显示了一些signifi伪善言辞表现改善非常大数据集成群。 再次,这些算法在数据仍然瞄准,并且不可能使用解决大绝对数据使成群的问题
相关内容 
a在发展的同时也不断出现很多问题,这些都值得我们思考。 Also unceasingly has very many problems during development, these all are worth us pondering. [translate] 
aDo not change the amount that CSA has asked you to deduct unless CSA advises you in writing, or unless Protected Earnings Amount(PEA) prevents you form deducting the full amount 不要改变CSA要求您扣除的数额,除非CSA劝告您在文字,或者,除非被保护的收入数额(豌豆)防止您扣除总额的形式 [translate] 
anoregret noregret [translate] 
aHigh Technology Project (2006AA01Z141). [translate] 
ait is hard to complet the high sales task 它是坚硬的对complet高销售任务 [translate] 
a扑面而来 Heading on [translate] 
abent u nog steeds zorgen te maken over je vriend scheiding 是您仍然看关于您的朋友分离做 [translate] 
a你给我打 You hit to me [translate] 
a还有些人利用你的信息向你哦的家人和朋友骗钱 Also has a person to use your information cheats out of money to you oh family member and the friend [translate] 
athe boundary between a firm and a market 界限在企业和市场之间 [translate] 
a固定架螺栓松 Bracket fixing bolt pine [translate] 
ado to improve my English 正在翻译,请等待... [translate] 
astrategems strategems [translate] 
anerpest nerpest [translate] 
adrakthanks 正在翻译,请等待... [translate] 
anae gaseumeul joyeowa deo isang urin eoullijiga anha [translate] 
a当这队中的球员有一个受伤时,另一个将替换他 When this row player has is injured, another replaces him [translate] 
aAre you a operator 是您操作员 [translate] 
a06-14 01:47来自网页版 06-14 01:47来自网页版 [translate] 
a现在有一种现象讨论关于知识型大学生和能力型大学生谁更重要 Who now has one kind of phenomenon discussion is more important about the knowledge university student and ability university student [translate] 
aarde lucus 正在翻译,请等待... [translate] 
a实行绩效考核制度 Practices the achievements system of examining and assessment [translate] 
apebbled cowhide with shimmery metallic coating and matching trim pebbled牛皮与微微发亮金属涂层和配比的修剪 [translate] 
awhat do your friends call you? 您的朋友称什么您? [translate] 
a小傻子,你知道我为你哭过多少次么 正在翻译,请等待... [translate] 
aCapture customer and end-user product needs and preferences. 捕获客户和最终用户产品需要和偏爱。 [translate] 
aConceptual clustering algorithms developed in machine learning cluster data with categorical values (Michalski and Stepp, 1983; Fisher, 1987; Lebowitz, 1987) and also produce conceptual descriptions of clusters. The latter feature is important to data mining because the conceptual descriptions provide assistance in int 在机器学习群数据开发的概念性使成群的算法以绝对价值(Michalski和Stepp 1983年; Fisher 1987年; lebowitz 1987年)并且导致群的概念性描述。 后者特点是重要对数据采集,因为概念性描述在解释使成群的结果提供援助。 不同于统计使成群的方法,这些算法根据一次查寻运载同样或相似的概念的对象。 所以,他们的efficiency依靠好搜索策略。 为问题在数据采集,经常介入许多概念和非常大物体空间,基于概念的查寻方法可能成为一个潜在的障碍为了这些算法能应付极端大数据集。 [translate] 
a朋友们都叫我欢欢或者小欢 The friends all are called me happy happy or small happy [translate] 
aThe data mining community has recently put a lot of efforts on developing fast algorithms for clustering very large data sets. Some popular ones include CLARANS (Ng and Han1994), DBSCAN (Ester et al., 1996) and BIRCH (Zhang et al., 1996). These algorithms are often revisions of some existing clustering methods. By usin 数据采集社区在开发最近投入了很多努力快速的算法为使非常大数据集成群。 一些普遍部分包括CLARANS (Ng和Han1994), DBSCAN (等酯类, 1996年)和桦树(等张, 1996年)。 这些算法经常是一些现有的使成群的方法修正。 通过使用一些仔细地被设计的查寻方法(即,被随机化的查寻在CLARANS),组织的结构(即,锎,树在桦树)和索引(即, R∗树在DBSCAN),这些算法在使显示了一些signifi伪善言辞表现改善非常大数据集成群。 再次,这些算法在数据仍然瞄准,并且不可能使用解决大绝对数据使成群的问题 [translate]