into the same cluster because each

into the same cluster because each has strong linkage to area 1. Not all clustering techniques have this characteristic. More restrictive groupings based on the strength of all pairwise linkages can be applied.5

This example has served to illustrate the application of a particularly simple grouping method that can be used to delimit regions, given data on trade, money, migration, or commuting flows among a set of areas.6 As the complexity of these techniques grows, they become capable of identifying more subtle characteristics of spatial interaction, including nodality.7

Kết quả (Việt) 1:

vào cùng một nhóm bởi vì mỗi người có mối liên kết mạnh mẽ đến khu vực 1. Không phải tất cả các kỹ thuật kết cụm có đặc tính này. Hạn chế hơn nhóm dựa trên sức mạnh mối liên kết cử tất cả có thể là applied.5Ví dụ này đã phục vụ để minh họa cho việc áp dụng một đơn giản đặc biệt là nhóm các phương pháp có thể được sử dụng để delimit khu vực, cung cấp dữ liệu về thương mại, tiền, di chuyển, hoặc đi lại dòng chảy giữa một bộ areas.6 như sự phức tạp của các kỹ thuật phát triển, họ trở nên có khả năng xác định thêm đặc điểm tinh tế của không gian tương tác, bao gồm cả nodality.7

Kết quả (Việt) 2:

vào cùng một nhóm bởi vì mỗi người đều có mối liên kết mạnh mẽ với khu vực 1. Không phải tất cả các kỹ thuật phân nhóm có đặc điểm này. Nhóm nhiều hạn chế dựa trên sức mạnh của tất cả các mối liên kết cặp có thể applied.5

Ví dụ này đã phục vụ để minh họa việc áp dụng một phương pháp nhóm đặc biệt đơn giản có thể được sử dụng để phân định khu vực, đưa dữ liệu về thương mại, tiền, di cư, hoặc các luồng đi lại trong một tập hợp areas.6 Như sự phức tạp của các kỹ thuật phát triển, họ trở nên có khả năng xác định các đặc điểm tinh tế hơn của tương tác không gian, bao gồm nodality.7