# Source: elki
# Package: elki-dev
# Versions: elki-dev (0.7.0-1)
# Prioritize: 34
Description: Data mining algorithm development framework - Development Files
 ELKI: "Environment for Developing KDD-Applications Supported by
 Index-Structures" is a development framework for data mining algorithms
 written in Java.  It includes a large variety of popular data mining
 algorithms, distance functions and index structures.
 .
 Its focus is particularly on clustering and outlier detection methods, in
 contrast to many other data mining toolkits that focus on classification.
 Additionally, it includes support for index structures to improve algorithm
 performance such as R*-Tree and M-Tree.
 .
 The modular architecture is meant to allow adding custom components such
 as distance functions or algorithms, while being able to reuse the other
 parts for evaluation.
 .
 This package contains the JavaDoc and the source code package.
Description-ko: <trans>
 ELKI: "Environment for Developing KDD-Application Supported by Index_Structures (인덱스 구조에서 지원되는 KDD 어플리케이션 개발을 위한 환경"은 JAVA로 작성된 데이터 마이닝 알고리즘을 위한 개발 프레임워크입니다. 여기에는 널리 사용되는 데이터 마이닝 알고리즘, 거리 함수, 인덱스 구조를 포함합니다.
 .
 분류에 초점을 맞춘 다른 많은 데이터 마이닝 툴킷과 달리 특히 클러스터링 및 이상값 탐지 방법에 중점을 두고 있습니다. 또한 R*-Tree, M-Tree 와 같은 알고리즘 성능을 향상시키기 위해 인덱스 구조에 대한 지원을 포함합니다.
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 모듈식 아키텍처는 거리 함수나 알고리즘과 같은 사용자 지정 구성 요소를 추가하는 동시에 평가를 위해 다른 부분을 재사용할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
 .
 <trans>

# other Descriptions of the elki-dev package with a translation in ko:
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