3.3 Criterion Function Since we are

3.3 Criterion Function
Since we are interested in each cluster to have a high degree of connectivity, we would like to maximize the sum of link(pq,Pr) for data point pairs pq ,Pr belong­ing to a single cluster and at the same time, minimize the sum of link(pq ,Ps) for Pq ,Ps in different clusters. This leads us to the following criterion function that we would like to maximize for the K clasters

Результаты (русский) 1:

3.3 критерий функция Поскольку мы заинтересованы в каждом кластере имеют высокую степень связности, мы хотели максимизировать сумму link(pq,Pr) для точки данных пар pq, Pr, принадлежащих один кластер и в то же время, минимизировать сумму ссылка (pq, Ps) для Pq, Ps в разных кластерах. Это приводит нас к следующим критерием функции, мы хотели максимизировать для K кластеров

Результаты (русский) 2:

3.3 Критерий Функция
Поскольку мы заинтересованы в каждом кластере, имеют высокую степень связности, мы хотели бы, чтобы максимизировать сумму ссылку (PQ, Pr) для точечных данных пар PQ, Pr, принадлежащих к одной группе, и в то же время, минимизировать сумму ссылку (PQ, PS) для Ро, Ps в различных кластерах. Это приводит нас к следующей функции критерия, что мы хотели бы, чтобы максимизировать для K кластеров

Результаты (русский) 3:

3.3 Критерий функции
с тех пор, как мы заинтересованы в каждой группе в высшей степени возможности подключения, мы хотели бы увеличить сумму link(pq,pr) для точка данных пар pq ,PR принадлежат­ING в одном кластере и в то же время свести к минимуму суммы link(pq ,Ps) для печати ,ps в различных групп.Это приводит нас к следующим критерием функции, которые мы хотели бы увеличить для K clasters