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cluster

Cluster是指计算机集群，是指将多个计算机连接在一起以形成单个系统的技术。集群计算机可以共享资源和工作负载，从而提高系统的性能和可靠性。集群计算机通常用于高性能计算、大规模数据处理和分布式存储等领域。在集群中，每个节点都有自己的处理器、内存和存储器，并通过网络连接进行通信。集群计算机可以通过负载均衡来平衡工作负载，从而提高系统的可靠性和性能。集群计算机还可以通过故障转移来保证系统的可用性，在一个节点出现故障时，系统可以自动将工作负载转移到其他节点上。总之，集群计算机技术已经成为许多企业和组织提高IT系统性能和可用性的重要手段。

cluster翻译

Cluster翻译为“聚类”，在数据分析领域中，聚类是一种常用的数据挖掘技术，它可以将数据集中的样本按照某种相似度度量进行划分，使得同一类别的样本具有较高的相似度，不同类别的样本则具有较低的相似度。聚类算法有很多种，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，每种算法都有其适用的场景和优缺点。聚类技术可以帮助我们对大规模数据进行分类和分析，从而发现数据中的规律和模式，对于数据挖掘、推荐系统、市场分析等领域具有广泛的应用。

clustering

聚类（clustering）是一种无监督学习的算法，它通过将相似的数据点分组成簇，从而实现对数据的分类和分析。聚类算法在数据挖掘、机器学习、图像处理等领域广泛应用。

聚类算法的核心思想是将数据点分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度高、不同簇之间的数据点相似度低。聚类算法的实现方式有很多种，比如K-Means、层次聚类、DBSCAN等。

K-Means算法是一种常用的聚类算法，它将数据点分为K个簇，每个簇的中心点被称为聚类中心。算法的过程是不断迭代，直到簇的中心点不再改变。K-Means算法的优点是简单、易于理解和实现，但它也有缺点，比如对初始聚类中心的选择敏感、只能处理数值型数据等。

层次聚类算法是一种将数据点分层次分组的方法，它可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种。凝聚层次聚类是从下往上聚合簇，分裂层次聚类是从上往下分裂簇。层次聚类算法的优点是不需要预先指定簇的个数，缺点是计算复杂度高、不适合处理大规模数据。

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点三种类型。核心点是周围一定半径内有足够多数据点的点，边界点是周围一定半径内没有足够多数据点的点，但是它们属于某个核心点的邻居，噪声点是周围一定半径内没有足够多数据点的点，也不属于任何核心点的邻居。DBSCAN算法的优点是可以处理任意形状的簇、对噪声点具有鲁棒性，缺点是对于不同密度的簇效果不一定好。

总之，聚类算法是一种有效的数据分析方法，它可以帮助我们发现数据中的规律和特征，从而更好地理解数据和做出决策。

cluster sampling

集群抽样是一种常见的抽样方法，它是将总体分为若干个群体，然后随机抽取其中一部分群体进行调查。在群体内，可以采用简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等方法进行样本抽取。集群抽样的优点是可以降低调查成本，提高效率，特别适用于大规模调查。同时，由于群体内部的相似性，样本的方差较小，因此可以提高调查的精度。但是，集群抽样也存在一些缺点，如群体内部差异较大时，样本的方差会增大，影响调查精度。此外，群体的划分也需要考虑到总体特征，否则可能导致样本偏差。因此，在进行集群抽样时，需要合理选择群体划分方式和样本抽取方法，以保证调查结果的准确性和代表性。

clustered

Clustered是一种数据存储方式，它将相似的数据放置在同一个簇中，以便更高效地管理和访问。这种存储方式通常用于大型数据库和数据仓库中，因为它可以提高查询效率和数据可靠性。在一个clustered环境中，每个簇都有一个主节点，负责管理和控制该簇中的所有数据。如果一个簇中的主节点发生故障，系统会自动将主节点的职责转移给其他节点，确保数据的连续性和可靠性。总的来说，clustered存储方式可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性，是一种非常优秀的数据存储解决方案。

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