Results for clustering translation from English to Hindi

to compute the clustering coefficient .
clustering गुणांक की गणना करने के लिए ।

actually have clustering coefficients of zero .
वास्तव में clustering गुणांक शून्य की तरह है ।

but for the case of the clustering coefficient ,
लेकिन clustering गुणांक के मामले के लिए

as that will be the highest clustering coefficient .
कि के रूप में सबसे अधिक clustering गुणांक हो जाएगा ।

computing the total of their clustering coefficients
उनके क्लस्टरिंग गुणांकों के कुल कम्प्यूटिंग

change the time , big o or the clustering coefficient
बदलते समय , बिग हे या clustering गुणांक

going to say that the clustering coefficient for graph
जा रहा है कि कहने के लिए ग्राफ़ के लिए clustering गुणांक

and we can compute the clustering coefficient for any node .
और हम किसी भी नोड के लिए clustering गुणांक की गणना कर सकते हैं ।

and so computing the clustering coefficient for that node is n²
और इतना कंप्यूटिंग clustering गुणांक उस नोड के लिए n² है

here ' s kind of a formula for the clustering coefficient .
यहाँ की तरह clustering गुणांक के लिए एक फार्मूला है ।

start - off by taking about the clustering coefficient for
के लिए clustering गुणांक के बारे में लेने के द्वारा बंद शुरू

so given a node v or computing the clustering coefficient involves
तो एक नोडया clustering गुणांक शामिल है कंप्यूटिंग दी

for example , if you think f has the lowest clustering coefficient
यदि आपको लगता है कि उदाहरण के लिए , सबसे कम clustering गुणांक है

and then divide by the number of nodes to get the clustering coefficient
और फिर clustering गुणांक प्राप्त करने के लिए नोड्स की संख्या से विभाजित

and what is the maximum possible clustering coefficient for a node in b ?
और क्यामें एक नोड के लिए अधिकतम संभव clustering गुणांक है ?

and the graphs will be ordered from the lowest clustering coefficient to highest .
और रेखांकन से सबसे कम clustering गुणांक को सबसे अधिक आदेश होगा ।

so just to remind you , here ' s some code for computing the clustering coefficient
तो बस तुम , यहाँ के clustering गुणांक कंप्यूटिंग के लिए कुछ कोड याद दिलाने के लिए

so we have a clustering coefficient of half and for e degree of the red node is seven ,
तो हम आधा का एक clustering गुणांक है और ई के लिए सात लाल नोड की डिग्री है ,

at times , they are found clustering in masses on young shoots like fungus outgrowths .
कई बार इन्हें झुंड में नव प्ररोहो पर एकत्रित होते हुए देखा गया है जो खुम्भी की बढ़त जैसा लगता है ।

and actually calculating the clustering coefficient , we can see that yes , b is smaller than f .
और वास्तव में clustering गुणांक परिकलन कर रहा है , हम देख सकते हैं कि हाँ , बी एफ से भी छोटा है ।