R-4.1.0 cluster 2.1.2 - en to de translation catalogue (96 entries)

en: invalid clustering method
de: unzulässige Clustermethode

en: ambiguous clustering method
de: zweideutige Clustermethode

en: 'par.method' must be of length 1, 3, or 4
de: 'par.method' muss Länge 1, 3 oder 4 haben

en: NA-values in the dissimilarity matrix not allowed.
de: NAs in der Unähnlichkeitsmatrix nicht zulässig.

en: 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity"
de: 'x' ist nicht und kann auch nicht umgewandelt werden in Klasse "dissimilarity"

en: x is not a numeric dataframe or matrix.
de: x ist weder numerischer Dataframe noch Matrix

en: need at least 2 objects to cluster
de: benötige zum Clustern mindestens 2 Objekte

en: No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix.
de: Keine Clusterung durchgeführt. NAs in der Unähnlichkeitsmatrix.

en: 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame
de: 'x' ist ein "dist"-Objekt, sollte aber Datenmatrix oder -frame sein

en: The number of cluster should be at least 1 and at most n-1.
de: Die Anzahl der Cluster sollte mindestens 1, höchstens n-1 sein.

en: 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters)
de: 'sampsize' sollte mindestens %d = max(2, 1+ Anzahl Cluster sein)

en: 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d
de: 'sampsize' = %d; sollte nicht größer sein als die Zahl der Objekte %d

en: 'samples' should be at least 1
de: 'samples' sollte mindestens 1 sein

en: when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too
de: wenn 'medoids.x' FALSE ist, dann muss es auch 'keep.data' sein

en: Distance computations with NAs: using correct instead of pre-2016 wrong formula.
    Use  'correct.d=FALSE'  to get previous results or set 'correct.d=TRUE' explicitly
    to suppress this warning.
de: Abstandsberechnungen mit NAs: nutze korrekte anstelle der falschen Formel, wie vor 2016.
     Nutze 'correct.d=FALSE', um die alten, falschen Ergebnisse zu bekommen oder 'correct.d=TRUE', um diese Warnung zu unterdrücken.

en: invalid 'correct.d'
de: unzulässiges 'correct.d'

en: Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed.
de: Jede der Zufallsstichproben enthält Objekte, zwischen denen kein Abstand berechnet werden kann

en: For each of the %d samples, at least one object was found which could not be assigned to a cluster (because of missing values).
de: Für jede der %d Stichproben wurde mindestens ein Objekt gefunden, das nicht einem Cluster zugeordnet werden konnte (wegen fehlender Werte)

en: invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.):
de: unzulässiger 'jstop' aus .C(cl_clara,.):

en: 'B' has to be a positive integer
de: 'B' muss eine positive ganze Zahl sein

en: invalid 'spaceH0':
de: unzulässiger 'spaceH0':

en: index has to be a function or a list of function
de: index muss eine Funktion oder eine Liste von Funktionen sein

en: invalid 'twins' object
de: unzulässiges 'twins'-Objekt

en: x is not a dataframe or a numeric matrix.
de: x ist weder Dataframe noch numerische Matrix

en: invalid %s; must be named list
de: unzulässige %s; muss eine benannte Liste sein

en: %s has invalid column names
de: %s hat unzulässige Spaltennamen

en: %s must be in 1:ncol(x)
de: %s muss aus 1:ncol(x) sein

en: %s must contain column names or numbers
de: %s muss Spaltennamen oder Zahlen enthalten

en: at least one binary variable has more than 2 levels.
de: mindestens eine binäre Variable hat mehr als 2 Stufen.

en: at least one binary variable has not 2 different levels.
de: mindestens eine binäre Variable hat keine 2 verschiedenen Stufen.

en: at least one binary variable has values not in {0,1,NA}
de: mindestens eine binäre Variable hat Werte nicht aus {0, 1, NA}

en: binary variable(s) %s treated as interval scaled
de: Binärvariable %s als intervallskaliert behandelt

en: %s has constant columns %s; these are standardized to 0
de: %s hat konstante Spalten %s; diese werden standardisiert auf 0

en: with mixed variables, metric "gower" is used automatically
de: mit gemischten Variablen wird automatisch "gower" genutzt

en: 'weights' must be of length p (or 1)
de: 'weights' muss von Länge p (oder 1) sein

en: invalid type %s for column numbers %s
de: ungültiger Typ %s für Spaltennummern %s

en: NA values in the dissimilarity matrix not allowed.
de: NAs in der Unähnlichkeitsmatrix nicht erlaubt.

en: No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix.
de: Keine Clusterung durchgeführt, NAs in Unähnlichkeitsmatrix.

en: 'x' must be numeric  n x p matrix
de: 'x' muss numerische n x p - Matrix sein

en: omitting NAs
de: NAs ausgelassen

en: no points without missing values
de: keine Punkte ohne fehlende Werte

en: computed some negative or all 0 probabilities
de: einige negative Wahrscheinlichkeiten oder alle zu 0 berechnet

en: algorithm possibly not converged in %d iterations
de: Algorithmus hat nicht in %d Iterationen konvergiert

en: 'A' must be p x p  cov-matrix defining an ellipsoid
de: 'A' muss eine p x p Kovarianzmatrix sein, die einen Ellipsoid definiert

en: ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim.
de: ellipsoidPoints() noch nicht für Dimensionen p>=3 implementiert

en: 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1}
de: 'k' (Anzahl Cluster) muss aus {1, 2, ..., n/2 -1} sein

en: 'memb.exp' must be a finite number > 1
de: 'memb.exp' muss endliche Zahl > 1 sein

en: 'maxit' must be non-negative integer
de: 'maxit' muss nicht-negative Zahl sein

en: 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1
de: 'iniMem.p' muss eine nicht-negative n x k Matrix mit Zeilensummen == 1 sein

en: FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations
de: FANNY Algorithmus ist in 'maxit' = %d Iterationen nicht konvergiert

en: the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ?
de: die Mitgliedswerte sind alle sehr nah an 1/k. Evtl. 'memb.exp' reduzieren?

en: 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1
de: 'm' ist eine Mitgliedswertmatrix, muss nicht-negativ sein mit Zeilensummen == 1

en: 'n' must be >= 2
de: 'n' muss >= 2 sein

en: x must be a matrix or data frame.
de: x muss eine Matrix oder Dataframe sein

en: All variables must be binary (e.g., a factor with 2 levels, both present).
de: Alle Variablen müssen binär sein (z.B. Faktor mit 2 vorhandenen Stufen).

en: mona() needs at least p >= 2 variables (in current implementation)
de: mona() (in der aktuellen Implementierung) benötigt mindestens p >= 2 Variablen

en: No clustering performed, an object was found with all values missing.
de: Keine Clusterung durchgeführt. Objekt gefunden, bei dem alle Werte fehlend sind.

en: No clustering performed, found variable with more than half values missing.
de: Keine Clusterung durchgeführt. Variable gefunden, mit mehr als der Hälfte fehlenden Werten.

en: No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical.
de: Keine Clusterung durchgeführt. Variable gefunden, bei der alle nicht fehlenden Werte identisch sind.

en: No clustering performed, all variables have at least one missing value.
de: Keine Clusterung durchgeführt. Alle Variablen haben mindestens einen fehlenden Wert.

en: Cannot keep data when 'x' is a dissimilarity!
de: Kann Datenmatrix 'data' nicht beibehalten wenn 'x' eine 'dissimilarity' ist!

en: have %d observations, but not more than %d are allowed
de: habe %d Beobachtungen, aber mehr als %d nicht erlaubt

en: Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2
de: Anzahl der Cluster 'k' muss auch {1, 2, ..., n-1} sein; deshalb n >= 2

en: Set either 'variant' or 'pamonce', but not both
de: Entweder 'variant' oder 'pamonce' setzen, aber nicht beide

en: 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d
de: 'medoids' muss NULL oder ein Vektor von %d verschiedenen Indizes aus {1, 2,..., n}, n=%d sein

en: No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix.
de: Keine Clusterung durchgeführt, NAs in der berechneten Unähnlichkeitsmatrix.

en: error from .C(cl_pam, *): invalid medID's
de: Fehler aus .C(cl_pam, *): unzulässige medID's

en: NA-values are not allowed in dist-like 'x'.
de: NAs nicht erlaubt in dist-ähnlichem 'x'.

en: Distances must be result of dist or a square matrix.
de: Distanzen müssen ein Ergebnis von dist oder eine quadratische Matrix sein.

en: the square matrix is not symmetric.
de: Die quadratische Matrix ist nicht symmetrisch.

en: >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report!
de: >>>>> komische Sache in clusplot.default() -- bitte an den Entwickler senden!

en: x is not a data matrix
de: x ist keine Datenmatrix

en: one or more objects contain only missing values
de: eines oder mehrere Objekte enthalten nur fehlende Werte

en: one or more variables contain only missing values
de: eine oder mehrere Variablen enthalten nur fehlende Werte

en: Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s)
de: Fehlende Werte wurden durch den Median der korrespondierenden Variable(n) ersetzt

en: x is not numeric
de: x ist nicht numerisch

en: The clustering vector is of incorrect length
de: Der Clustervektor hat eine falsche Länge

en: NA-values are not allowed in clustering vector
de: NAs im Clustervektor nicht erlaubt

en: Error in C routine for the spanning ellipsoid,
     rank problem??
de: Fehler im C-Kode für den aufspannenden Ellipsoiden, Rangproblem?

en: 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE
de: 'col.clus' sollte Länge 4 haben, wenn color auf TRUE gesetzt ist

en: no diss nor data found, nor the original argument of %s
de: weder diss noch data gefunden, ebensowenig das ursprüngliche Argument von %s

en: no diss nor data found for clusplot()'
de: weder diss noch data für 'clusplot()' gefunden

en: invalid partition object
de: unzulässiges Partitionsobjekt

en: full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)'
de: die volle Silhoutte ist nur verfügbar für Resultate von 'clara(*, keep.data=TRUE)'

en: specified both 'full' and 'subset'; will use 'subset'
de: 'full' und 'subset' angegeben; nutze 'subset'

en: 'full' must be FALSE, TRUE, or a number in [0, 1]
de: 'full' muss FALSE, TRUE oder eine Zahl aus [0, 1] sein

en: 'x' must only have integer codes
de: 'x' darf nur ganzzahlige Kodes enthalten

en: Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix'
de: Benötige entweder Unähnlichkeitsmatrix 'dist' oder diss.matrix 'dmatrix'

en: 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x'
de: 'dmatrix' ist keine zu 'x' kompatible Unähnlichkeitsmatrix

en: clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible
de: Clusterung 'x' und Unähnlichkeitsmatrix 'dist' sind inkompatibel

en: invalid silhouette structure
de: unzulässige Silhouttenstruktur

en: invalid 'silhouette' object
de: unzulässiges 'silhouette' Objekt

en: No valid silhouette information (#{clusters} =? 1)
de: keine gültige Silhouetteninformation (#{clusters} =? 1)

en: Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering | Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering!
de[0]: Beobachtung %s hat *nur* NAs --> ausgelassen für Clustering
de[1]: Beobachtungen %s haben *nur* NAs --> ausgelassen für Clustering

en: %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! | %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering!
de[0]: %d Beobachtung (%s) hat *nur* NAs --> ausgelassen für Clustering
de[1]: %d Beobachtungen (%s) haben *nur* NAs --> ausgelassen für Clustering

en: setting 'logical' variable %s to type 'asymm' | setting 'logical' variables %s to type 'asymm'
de[0]: setze 'logical' Variable %s auf Typ 'asymm'
de[1]: setze 'logical' Variablen %s auf Typ 'asymm'
