The output of the clustering algori

The output of the clustering algorithm was a tree, which described the complete clustering process. We evaluated manually the produced clustering tree to select the clustering solution with the N most meaningful clusters for our concrete problem. In the phase one of the MRI granting process we discovered nine clusters, while in the second phase we discovered five clusters.

結果 (中文) 1:

聚类算法的输出是一棵树，描述完整的聚类过程。我们手动评估产生的聚类树，选择与 N 为我们具体的问题的最有意义群集的群集解决方案。在 MRI 给予进程之一的阶段，我们发现九个集群，虽然在第二阶段，我们发现五个集群。

結果 (中文) 2:

聚类算法的输出是一棵树，这说明整个聚类过程。我们手动评估所产生的聚类树用于选择与我们的具体问题的N个最有意义的集群的集群解决方案。在MRI发放过程中的一个阶段，我们发现9集群，而在第二个阶段，我们发现了五个集群。

結果 (中文) 3:

聚类算法的输出是一棵树，它描述了完整的聚类过程。我们评估手动生成的聚类树选择的聚类解决方案与N最有意义的集群为我们的具体问题。在MRI授予过程的第一阶段，我们发现了九个集群，而在第二阶段，我们发现了五个集群。