常用的聚 类分析方法包括层次聚类方法（hierarchical clustering）、划分聚类法（partitioning clustering）、 基于密度聚类法（densi够-based clustering）和基于网格聚类法（grid-based clustering）和 基于模型聚类法（model．based cl...
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... 划分聚类(Partitioning Clustering) 分层聚类(Hierarchical Clustering) 密度聚类(Density-based Clustering) ...
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Clustering analysis has been used in many field of life. K-Means cluster is classic partitioning Clustering.
聚类分析已经被广泛地应用于生活中的各个领域。
I have a few comments about transaction logging in R5, partitioning, and clustering, and how they affect performance.
我要对R 5中的事务日志、分区、集群以及它们如何影响性能进行评论。
These recommendations address the database schema, the choice between XML and relational storage, definition of indexes, and physical data organization with partitioning and clustering options.
这些建议涉及了数据库模式、XML与关系存储之间的选择、索引的定义以及带有分区和集群选项的物理数据组织。
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