The amount of data that needs to be

The amount of data that needs to be processed is drastically reduced Sparsification techniques keep the connections to the most similar (nearest) neighbors of a point while breaking the connections to less similar points. Sparsification can eliminate more than 99% of the entries in a proximity matrix The amount of time required to cluster the data is drastically reducedThe size of the problems that can be handled is increased

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結果 (繁體中文) 1: [復制]

復制成功！

數據需要被處理的量大幅度減少 稀疏化技術保持到最相似（最近）的點的鄰居的連接，同時向斷裂少相似點的連接。 稀疏化可以消除在接近矩陣中的條目的99％以上 的時間量需要將數據集聚急劇降低 的可處理增加的問題的大小

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結果 (繁體中文) 2:[復制]

復制成功！

需要處理的資料量大幅減少 稀疏技術將連接保持到點的最相似（最近）鄰域，同時斷開與不太相似點的連接。 稀疏可以消除接近矩陣中 99% 以上的條目 資料群集所需的時間大大減少 可處理的問題的大小增加

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結果 (繁體中文) 3:[復制]

復制成功！

需要處理的數據量大幅度减少 稀疏化科技保持與點的最相似（最近）鄰居的連接，同時斷開與不太相似點的連接。 稀疏化可以消除接近矩陣中99%以上的條目 羣集數據所需的時間大大减少 可以處理的問題的規模新增了

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