File: C:/Program Files/R/R-4.4.0/library/cluster/po/ko/LC_MESSAGES/R-cluster.mo
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$ 0 : B H F N = ? P D @ 1 ) C . , > T I 3 %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering! %s has constant columns %s; these are standardized to 0 %s has invalid column names %s must be in 1:ncol(x) %s must contain column names or numbers 'A' must be p x p cov-matrix defining an ellipsoid 'B' has to be a positive integer 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x' 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1} 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1 'maxit' must be non-negative integer 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d 'memb.exp' must be a finite number > 1 'n' must be >= 2 'par.method' must be of length 1, 3, or 4 'samples' should be at least 1 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters) 'weights' must be of length p (or 1) 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity" 'x' must be numeric n x p matrix 'x' must only have integer codes >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report! Distances must be result of dist or a square matrix. Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed. FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations For each of the %d samples, at least one object was found which could not be assigned to a cluster (because of missing values). Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s) NA values in the dissimilarity matrix not allowed. NA-values are not allowed in clustering vector NA-values are not allowed in dist-like 'x'. NA-values in the dissimilarity matrix not allowed. Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix' No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix. No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix. No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix. No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical. No clustering performed, all variables have at least one missing value. No clustering performed, an object was found with all values missing. No clustering performed, found variable with more than half values missing. No valid silhouette information (#{clusters} =? 1) Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2 Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering! The clustering vector is of incorrect length The number of cluster should be at least 1 and at most n-1. algorithm possibly not converged in %d iterations ambiguous clustering method at least one binary variable has more than 2 levels. at least one binary variable has not 2 different levels. at least one binary variable has values not in {0,1,NA} binary variable(s) %s treated as interval scaled clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible computed some negative or all 0 probabilities ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim. error from .C(cl_pam, *): invalid medID's full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)' invalid %s; must be named list invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.): invalid 'silhouette' object invalid 'twins' object invalid clustering method invalid partition object invalid silhouette structure invalid type %s for column numbers %s need at least 2 objects to cluster no diss nor data found for clusplot()' no diss nor data found, nor the original argument of %s no points without missing values omitting NAs one or more objects contain only missing values one or more variables contain only missing values setting 'logical' variable %s to type 'asymm' setting 'logical' variables %s to type 'asymm' the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ? the square matrix is not symmetric. when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too with mixed variables, metric "gower" is used automatically x is not a data matrix x is not a dataframe or a numeric matrix. x is not a numeric dataframe or matrix. x is not numeric x must be a matrix or data frame. Project-Id-Version: cluster 1.15.2
PO-Revision-Date: 2015-02-06 21:56-0600
Last-Translator:Chel Hee Lee <[email protected]>
Language-Team: Chel Hee Lee <[email protected]>
Language: ko
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%d개의 관측값들이 (%s) *오로지* NA만을 가집니다 --> 군집화를 위하여 이들을 제거합니다! %1$s는 상수(constant)값을 가지는 열 %2$s를 가집니다. 이들은 0으로 표준화(standardized)됩니다. %s는 올바른 열이름을 가지고 있지 않습니다. %s는 반드시 1:ncol(x)내에 있어야 합니다. %s는 반드시 열 이름 또는 번호를 포함해야 합니다. 'A'는 반드시 타원(ellipsoid)를 정의하는 크기가 p x p인 공분산행렬(cov-matrix)이어야 합니다. 'B'는 반드시 양의 정수이어야 합니다. color가 TRUE일 때, 'col.clus'의 길이는 반드시 4이어야 합니다. 'dmatrix'는 'x'에 부합하는 (또는 사용할 수 있는) 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)이 아닙니다. 'iniMem.p'는 반드시 크기가 n * k 인 비음수 행렬(nonnegative matrix)이어야 하며, 이 행렬의 rowSums == 1 이어야 합니다. 'k' (군집의 개수)는 반드시 {1,2, .., n/2 -1} 내에 존재해야 합니다. 멤버쉽 행렬(membership matrix) 'm'은 반드시 음수를 가지지 않으며 rowSums == 1이어야 합니다. 'maxit'은 반드시 음이 아닌 정수이어야 합니다. 'medoids'는 반드시 NULL 또는 {1,2, .., n}으로부터 %1$d개의 구분되는 인덱스를 가진 벡터입니다 (n=%2$d). 'memb.exp'는 반드시 1보다 큰 유한한(finite) 숫자이어야 합니다. 'n'는 반드시 2보다 크거나 같아야 합니다. 'par.method'의 길이는 반드시 1, 3, 또는 4이어야 합니다. 'samples'는 적어도 1 이상 이어야 합니다. 'sampsize' = %1$d는 객체의 개수 %2$d보다 클 수 없습니다. 'sampsize'는 최소 %d = max(2, 1 + 군집의 개수)가 되어야 합니다. 'weights'의 길이는 반드시 p (또는 1)이어야 합니다. 'x'는 클래스 "dist"를 가지는 객체이지만, 데이터 행렬 또는 프레임이어야 합니다. 'x'는 "dissimilarity"이라는 클래스가 아니거나 클래스 "dissimilarity"로 전환할 수 없습니다. 'x'는 반드시 크기가 n x p인 수치형 행렬이어야 합니다. 'x'는 오로지 정수형 코드(codes)만을 가질 수 있습니다. >>>>> clusplot.default()에서 예상치 못한 경우가 발생했습니다 -- 보고해 주시길 부탁드립니다! 거리(distances)는 반드시 dist 또는 정방행렬(square matrix)의 결과이어야 합니다. 각각의 무작위 표본은 서로간의 거리를 계산할 수 없는 객체들을 포함하고 있습니다. FANNY 알고리즘은 'maxit' = %d번의 반복수행에도 수렴하지 않았습니다. %d개의 표본 각각에 대해서 결측값으로 인하여 어느 군집에도 배정할 수 없는 객체를 적어도 하나 이상 발견하였습니다. 결측값들은 대응변수(들)의 중앙값으로 대체되었습니다. 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)는 NA 값을 가질 수 없습니다. 군집벡터(clustering vector)에서는 NA가 허용되지 않습니다. 'x'는 NA를 가질 수 없습니다. NA의 값은 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)에 사용될 수 없습니다. dissimilarity 'dist' 또는 diss.matrix 'dmatrix' 둘 중에 하나가 필요합니다. 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)에 NA가 있기 때문에, 군집화 과정이 실행되지 않았습니다. 비유사성 행렬(dissimilarity matrix)에서 NA 값이 발견되었기 때문에 군집화 과정이 실행되지 않았습니다. 계산된 비유사성 행렬(dissimilarity matrix) 내에 NA가 존재하여 군집화 과정이 수행되지 않았습니다. 결측되지 않은 모든 값들이 동일한 변수가 발견되어 군집화 과정이 수행되지 않았습니다. 모든 변수들이 적어도 하나 이상의 결측값을 가지기 때문에 군집화 과정이 수행되지 않았습니다. 모든 값이 결측된 객체가 발견되어 군집화 과정이 수행되지 않았습니다. 절반 이상의 값들이 결측된 변수가 발견되어 군집화 과정이 수행되지 않았습니다. 유효한 silhouette 정보가 없습니다 (#{clusters} =? 1) 군집(clusters)의 개수 'k'는 반드시 {1,2, .., n-1}내에 존재해야 하므로 n >= 2 입니다. 관측값 %s는 *오로지* NA만을 가집니다 --> 군집화를 위하여 이것들을 제거합니다! 군집벡터(clustering vector)의 길이가 올바르지 않습니다. 군집(cluster)의 개수는 적어도 1 이상이며 최대 n-1 이내에 있어야 합니다. 알고리즘의 %d번의 반복수행에도 수렴하지 않을 수 있습니다. 불분명한 군집방법(clustering method)입니다. 적어도 하나 이상의 이항변수(binary variable)가 두 가지 이상의 수준(levels)을 가지고 있습니다. 적어도 하나 이상의 이항변수(binary variable)이 서로 다른 두 가지 수준을 가지고 있지 않습니다. 적어도 하나 이상의 이항변수(binary variable)이 {0,1,NA} 외의 값을 가지고 있습니다. 이항변수(binary variable) %s는 구간척도(interval scale)로서 다루어집니다. 'x'와 'dist'가 서로 부합하지 않습니다. 확률값이 모두 0이거나 일부가 음수로 산출되었습니다. ellipsoidPoints()는 p >= 3 인경우에는 아직 구현되지 않았습니다. .C(cl_pam, *)으로부터 에러가 발생했습니다: medID가 올바르지 않습니다. full silhouette는 'clara(*, keep.data = TRUE)'의 결과만에 오로지 사용할 수 있습니다. 사용할 수 있는 %s가 아닙니다. 반드시 구성요소에 이름이 부여된 리스트(named list)이여야 합니다. .C(cl_clara,.)으로부터 얻어진 'jstop'는 다음과 같은 이유로 이상합니다: 'silhouette' 객체가 올바르지 않습니다. 올바른 'twins' 객체가 아닙니다. 군집방법(clustering method)의 이름이 올바르지 않습니다. partition 객체가 유효하지 않습니다. silhouette 구조가 올바르지 않습니다. 행번호 %2$s에 잘못된 유형(type) %1$s이 주어졌습니다. 군집(cluster)는 적어도 2개의 객체를 필요로 합니다. clusplot()에 사용될 diss와 data 모두 찾을 수 없습니다. diss와 data 모두 찾을 수 없을 뿐만 아니라 원래의 인자 %s 또한 찾을 수 없습니다. 결측값들을 제외하면 사용가능한 포인트들이 없습니다. NA를 삭제합니다. 하나 또는 그 이상의 객체들이 오로지 결측값만을 포함하고 있습니다. 하나 또는 그 이상의 변수들이 오로지 결측값만을 포함하고 있습니다. 'logical' 변수 %s를 유형(type) 'asymm'으로 설정합니다. 멤버쉽(membership) 전부가 1/k에 매우 가깝습니다. 아마도 'memb.exp'를 줄여보는 것은 어떨까요? 대칭(symmetric)적인 정방행렬이 아닙니다. 'medoids.x'가 FALSE인 경우에는 'keep.data' 역시 FALSE이어야 합니다. 혼합형 변수(mixed variables)를 이용할 때는 metric은 자동으로 "gower"가 사용됩니다. x는 데이터 행렬(data matrix)이 아닙니다. x는 데이터 프레임이 아니거나 수치형 행렬이 아닙니다. x는 수치형 데이터 프레임 또는 행렬이 아닙니다. x는 수치형(numeric)이 아닙니다. x는 반드시 행렬 또는 데이터 프레임이어야 합니다.