is basically a partitioning method

is basically a
partitioning method applied to analyze data and treats
observations of the data as objects based on locations and
distance between various input data points. Partitioning the
objects into mutually exclusive clusters (K) is done by it in
such a fashion that objects within each cluster remain as close
as possible to each other but as far as possible from objects in
other clusters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นพื้น
วิธีใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและถือว่าการแบ่งพาร์ทิชัน
สังเกตของข้อมูลที่เป็นวัตถุตามสถาน และ
ระยะห่างระหว่างจุดป้อนข้อมูลต่าง ๆ พาร์ทิชัน
ทำวัตถุเป็นคลัสเตอร์นั่น (K) โดยใน
เช่นแฟชั่นการที่วัตถุในแต่ละคลัสเตอร์ยังคงเป็นปิด
เป็นกัน แต่ เท่าที่เป็นไปจากวัตถุใน
คลัสเตอร์อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นพื้น
วิธีการแบ่งพาร์ติชันที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและถือว่า
การสังเกตของข้อมูลที่เป็นวัตถุขึ้นอยู่กับสถานที่และ
ระยะห่างระหว่างการป้อนข้อมูลต่างๆจุดข้อมูล แบ่ง
วัตถุลงในกลุ่มพิเศษร่วมกัน (K) จะกระทำโดยใน
ดังกล่าวแฟชั่นที่วัตถุที่อยู่ในแต่ละกลุ่มยังคงอยู่ใกล้เคียง
เป็นไปได้ที่จะกัน แต่เท่าที่เป็นไปได้จากวัตถุใน
กลุ่มอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยทั่วไปคือการใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล

สังเกตของข้อมูลและถือว่าเป็นวัตถุตามสถานที่และระยะทางระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ
นำเข้า แบ่งวัตถุออกเป็นกลุ่มพิเศษร่วมกัน
( K ) ทำโดยใน
เช่นแฟชั่นที่วัตถุภายในแต่ละกลุ่มยังคงปิด
ที่สุดกับแต่ละอื่น ๆแต่เท่าที่เป็นไปได้จากวัตถุใน
กลุ่มอื่น ๆ