• The clustering results can be rad

• The clustering results can be radically different when the scaling parameters
of the algorithms are slightly modified or there is some noise perturbation
among clusters. We call such a susceptibility the sensitivity to parameter
tuning and noise.
• Most of these methods tend to assign medium similarity between the boundary
instances among clusters with different densities. Therefore they fail to
quantify local density well, which may result in poor manifold reconstruction
and undesirable clustering results.
• Most of the existing density-aware algorithms are only applicable on the Euclidean
space. Therefore their capabilities are significantly constrained in
handling today’s various types of data, such as social networks and text
datasets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

•ระบบคลัสเตอร์ผลจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเมื่อพารามิเตอร์การปรับของอัลกอริทึมมีแก้ไขเล็กน้อย หรือมีบางเสียง perturbationท่ามกลางการ เราเรียกไวเช่นไวเป็นพารามิเตอร์ปรับแต่งและเสียงรบกวน•ส่วนใหญ่ของวิธีการเหล่านี้มักจะ กำหนดความคล้ายกันกลางระหว่างขอบเขตอินสแตนซ์ในคลัสเตอร์กับความหนาแน่นแตกต่างกัน ดังนั้น พวกเขาล้มเหลวในการปริมาณความหนาแน่นภายในดี ซึ่งอาจส่งผลให้อัตราฟื้นฟูยากและคลัสเตอร์ผลที่ไม่พึงปรารถนา•ส่วนใหญ่อัลกอริทึมทราบความหนาแน่นที่มีอยู่ได้เฉพาะบนตัวแบบยุคลิดพื้นที่ ดังนั้น ความสามารถมีจำกัดในการจัดการของข้อมูลชนิดต่าง ๆ เช่นข้อความและเครือข่ายสังคมชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

•ผลการจัดกลุ่มจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเมื่อพารามิเตอร์การปรับ
อัลกอริทึมที่มีการแก้ไขเล็กน้อยหรือมีบางเสียงรบกวน
ในหมู่กลุ่ม เราขอเรียกร้องเช่นความไวต่อความไวในการพารามิเตอร์
การปรับแต่งและเสียงรบกวน.
•ที่สุดของวิธีการเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะกำหนดความคล้ายคลึงกันกลางระหว่างเขตแดน
กรณีในหมู่กลุ่มที่มีความหนาแน่นต่างกัน ดังนั้นพวกเขาจึงไม่สามารถที่จะ
วัดปริมาณความหนาแน่นของท้องถิ่นได้ดีซึ่งอาจส่งผลในการฟื้นฟูบูรณะนานายากจน
และผลการจัดกลุ่มที่ไม่พึงประสงค์.
•ส่วนใหญ่ของอัลกอริทึมหนาแน่นทราบมีอยู่เฉพาะในยุคลิด
พื้นที่ ดังนั้นความสามารถของพวกเขามีข้อ จำกัด อย่างมีนัยสำคัญใน
การจัดการในปัจจุบันข้อมูลชนิดต่างๆเช่นเครือข่ายทางสังคมและข้อความ
ชุดข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- แบ่งกลุ่มผลจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง เมื่อการปรับพารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีการแก้ไขเล็กน้อย หรือมีบางเสียงคงที่ระหว่างกลุ่ม เราเรียกเช่นความไวความไวของพารามิเตอร์และการปรับแต่งเสียง- มากที่สุดของวิธีการเหล่านี้มักจะกำหนดความเหมือนระหว่างเขตแดนกลางอินสแตนซ์ของกลุ่มที่มีความหนาแน่นแตกต่างกัน ดังนั้น พวกเขาล้มเหลวที่จะปริมาณความหนาแน่นท้องถิ่นด้วย ซึ่งอาจส่งผลในการถ่ายสำเนา คนจนและไม่พึงประสงค์ในการจัดกลุ่มผลลัพธ์- ส่วนใหญ่ของความหนาแน่นที่มีอยู่ทราบขั้นตอนวิธีเป็นเพียงใช้ได้ในการใช้พื้นที่ จึงเป็นข้อจำกัดสำคัญในความสามารถของตนเองวันนี้การจัดการประเภทต่างๆของข้อมูล เช่น เครือข่ายทางสังคมและข้อความชุดข้อมูล