These represent the worddistributio

These represent the word
distributions within a cluster, and can be used in order to compute the
similarity of an incoming data point to the cluster. The overall algorithm
proceeds as follows. At the beginning of algorithmic execution, we start
with an empty set of clusters. As new data points arrive, unit clusters
containing individual data points are created. Once a maximum number
k of such clusters have been created, we can begin the process of online
cluster maintenance. Thus, we initially start off with a trivial set of k
clusters. These clusters are updated over time with the arrival of new
data points.

Kết quả (Việt) 1:

Các đại diện từnhà phân phối trong một cụm, và có thể được sử dụng để tính toán cácsự tương tự của một điểm dữ liệu đến đến cụm. Các thuật toán tổng thểtiền thu được như sau. Khi bắt đầu thực hiện thuật toán, chúng tôi bắt đầuvới một bộ sản phẩm nào của cụm. Là điểm dữ liệu mới đến nơi, đơn vị cụmđiểm có chứa dữ liệu cá nhân được tạo ra. Sau khi một số lượng tối đak như vậy cụm đã được tạo ra, chúng tôi có thể bắt đầu quá trình trực tuyếnbảo trì cụm. Vì vậy, chúng tôi ban đầu bắt đầu với một tập hợp nhỏ các kcụm. Những cụm được Cập Nhật theo thời gian với sự xuất hiện của mớidữ liệu điểm.

Kết quả (Việt) 2:

Những đại diện từ
các bản phân phối trong một cụm, và có thể được sử dụng để tính toán
tương tự của một điểm dữ liệu đến các cluster. Các thuật toán tổng thể
tiến hành như sau. Vào lúc bắt đầu thực hiện thuật toán, chúng ta bắt đầu
với một tập rỗng của cụm. Là điểm dữ liệu mới đến, các cụm đơn vị
có chứa các điểm dữ liệu cá nhân được tạo ra. Khi một số lượng tối đa
k cụm như vậy đã được tạo ra, chúng ta có thể bắt đầu quá trình trực tuyến
bảo trì cụm. Do đó, chúng tôi bước đầu bắt đầu với một tập hợp nhỏ của k
cụm. Những cụm được cập nhật theo thời gian với sự xuất hiện của mới
các điểm dữ liệu.