cluster 1.14.5 - en to fr translation catalogue (96 entries)

en: invalid clustering method
fr: méthode d'agrégation incorrecte

en: ambiguous clustering method
fr: méthode d'agrégation ambigüe

en: 'par.method' must be of length 1, 3, or 4
fr: 'par.method' doit être de longueur 1, 3 ou 4

en: NA-values in the dissimilarity matrix not allowed.
fr: Les valeurs manquantes (NA) ne sont pas autorisées dans la matrice de dissimilarité.

en: 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity"
fr: 'x' n'est pas et ne peux pas être converti en un objet de classe "dissimilarity"

en: x is not a numeric dataframe or matrix.
fr: x n'est pas un tableau de données (data frame) ou une matrice numérique.

en: need at least 2 objects to cluster
fr: au moins deux objets sont nécessaires pour effectuer une agrégation

en: No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix.
fr: Aucune agrégation n'est réalisée, présence de NAs dans la matrice de dissimilarité.

en: 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame
fr: 'x' est un objet "dist", mais il faut une matrice ou un tableau de données

en: The number of cluster should be at least 1 and at most n-1.
fr: Le nombre de groupes doit être entre 1 et n-1 compris.

en: 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters)
fr: 'sampsize' doit être au minimum %d = max(2, 1+ nombre de groupes)

en: 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d
fr: 'sampsize' = %d ne peut être plus grand que le nombre d'objets, %d

en: 'samples' should be at least 1
fr: 'samples' doit valoir au moins 1

en: when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too
fr: lorsque 'medoids.x' est FALSE, 'keep.data' doit l'être aussi

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.
fr: Calcul de distances avec NAs : utilisation de la formule corrigée à la place de celle d’avant 2016 qui était erronnée.
    Utilisez 'correct.d=FALSE' pour obtenir les résultats d'avant, ou indiquez 'correct.d=TRUE' de manière explicite
    pour éliminer cet avis.

en: invalid 'correct.d'
fr: 'correct.d' incorrect

en: Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed.
fr: Chacun des échantillons aléatoires contient des objets entre lesquels aucune distance ne peut être calculée.

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).
fr: Dans chacun des %d échantillons, au moins un objet ne peut être assigné à un groupe (parce qu'il contient des valeurs manquantes)

en: invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.):
fr: 'jstop' incorrect obtenu de .C(cl_clara,.) :

en: 'B' has to be a positive integer
fr: 'B' doit être un entier positif

en: invalid 'spaceH0':
fr: 'spaceH0' incorrect :

en: index has to be a function or a list of function
fr: index doit être une fonction ou une liste de fonctions

en: invalid 'twins' object
fr: objet 'twins' incorrect

en: x is not a dataframe or a numeric matrix.
fr: x n'est pas un tableau de données (data frame) ni une matrice numérique.

en: invalid %s; must be named list
fr: %s incorrect ; doit être une liste nommée

en: %s has invalid column names
fr: %s a des noms de colonnes incorrects

en: %s must be in 1:ncol(x)
fr: %s doit être compris dans 1:ncol(x)

en: %s must contain column names or numbers
fr: %s doit contenir des noms de colonnes ou des nombres

en: at least one binary variable has more than 2 levels.
fr: une des variables binaires au moins a plus de deux niveaux.

en: at least one binary variable has not 2 different levels.
fr: une des variables binaires au moins n'a pas deux niveaux.

en: at least one binary variable has values not in {0,1,NA}
fr: une des variables binaires au moins a des valeurs autres que {0,1,NA}

en: binary variable(s) %s treated as interval scaled
fr: la ou les variables binaires %s sont traitées comme des intervalles standardisés

en: %s has constant columns %s; these are standardized to 0
fr: %s a des colonnes constantes %s ; elles sont standardisées à 0

en: with mixed variables, metric "gower" is used automatically
fr: avec des variables mélangées, la métrique "gower" est utilisée automatiquement

en: 'weights' must be of length p (or 1)
fr: 'weights' doit être de longueur p (ou 1)

en: invalid type %s for column numbers %s
fr: type invalide %s pour les numéros de colonnes %s

en: NA values in the dissimilarity matrix not allowed.
fr: Les valeurs manquantes (NA) ne sont pas admises dans la matrice de dissimilarité.

en: No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix.
fr: Aucune agrégation n'est réalisée, NAs dans la matrice de dissimilarité.

en: 'x' must be numeric  n x p matrix
fr: 'x' doit être une matrice numérique n x p

en: omitting NAs
fr: valeurs NAs ignorées

en: no points without missing values
fr: aucun point sans valeurs manquantes

en: computed some negative or all 0 probabilities
fr: des probabilités négatives ou toutes égales à zéro ont été calculées

en: algorithm possibly not converged in %d iterations
fr: l'algorithme n'a vraisemblablement pas convergé en %d itérations

en: 'A' must be p x p  cov-matrix defining an ellipsoid
fr: 'A doit être une matrice de covariance p x p définissant un ellipsoïde

en: ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim.
fr: ellipsoidPoints() pas encore implémenté pour p >= 3 dim.

en: 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1}
fr: 'k' (nombre de groupes) doit être {1,2,…, n/2 -1}

en: 'memb.exp' must be a finite number > 1
fr: 'memb.exp' doit être un nombre fini > 1

en: 'maxit' must be non-negative integer
fr: 'maxit' doit être un entier non négatif

en: 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1
fr: 'iniMem.p' doit être une matrice n * k non négative avec rowSums == 1

en: FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations
fr: L’algorithme FANNY n'a pas convergé en 'maxit' = %d itérations

en: the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ?
fr: les appartenances sont toutes très proches de 1/k. Essayez en diminuant 'memb.exp' ?

en: 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1
fr: 'm', une matrice d'appartenance, doit être non négative avec rowSums == 1

en: 'n' must be >= 2
fr: 'n' doit être >= 2

en: x must be a matrix or data frame.
fr: x doit être une matrice ou un tableau de données (data frame).

en: All variables must be binary (e.g., a factor with 2 levels, both present).
fr: Toutes les variables doivent être booléennes (c'est-à-dire, des variables facteur à 2 niveaux présents).

en: mona() needs at least p >= 2 variables (in current implementation)
fr: mona() a besoin d'au moins p >= 2 variables (dans l'implémentation actuelle)

en: No clustering performed, an object was found with all values missing.
fr: Aucune agrégation n'a été effectuée, un objet a toutes ses valeurs manquantes.

en: No clustering performed, found variable with more than half values missing.
fr: Aucune agrégation n'a été effectuée, une variable a plus de la moitié de ses valeurs manquantes.

en: No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical.
fr: Aucune agrégation n'a été effectuée, une variable a toutes ses valeurs non manquantes identiques.

en: No clustering performed, all variables have at least one missing value.
fr: Aucune agrégation n'a été effectuée, toutes les variables ont au moins une valeur manquante.

en: Cannot keep data when 'x' is a dissimilarity!
fr: Impossible de conserver les données lorsque 'x' est un objet dissimilarity !

en: have %d observations, but not more than %d are allowed
fr: il y a %d observations, mais pas plus de %d sont acceptées

en: Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2
fr: Le nombre de groupes 'k' doit être dans {1,2, …, n-1} ; où n >= 2

en: Set either 'variant' or 'pamonce', but not both
fr: Spécifiez soit 'variant’, soit 'pamonce’, mais pas les deux en même temps

en: 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d
fr: 'medoids' doit être NULL ou un vecteur de %d valeurs d'indices distincts dans {1, 2, …, n}, n=%d

en: No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix.
fr: Aucune agrégation n'a été effectuée, NAs dans la matrice de dissimilarité calculée.

en: error from .C(cl_pam, *): invalid medID's
fr: erreur depuis .C(cl_pam, *) : medIDs incorrects

en: NA-values are not allowed in dist-like 'x'.
fr: Les valeurs manquantes NA ne sont pas autorisées dans 'x' de type dist.

en: Distances must be result of dist or a square matrix.
fr: Les distances doivent résulter d'un objet dist ou d'une matrice carrée.

en: the square matrix is not symmetric.
fr: la matrice carrée n'est pas symétrique.

en: >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report!
fr: >>>>> cas pathologique dans clusplot.default() -- veuillez envoyer un rapport de bogue !

en: x is not a data matrix
fr: x n'est pas une matrice de données

en: one or more objects contain only missing values
fr: un ou plusieurs objets ne contiennent que des valeurs manquantes

en: one or more variables contain only missing values
fr: une ou plusieurs variables ne contiennent que des valeurs manquantes

en: Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s)
fr: Les valeurs manquantes ont été remplacées par la médiane de la ou des variables correspondantes

en: x is not numeric
fr: x n'est pas numérique

en: The clustering vector is of incorrect length
fr: Le vecteur d'agrégation est de longueur incorrecte

en: NA-values are not allowed in clustering vector
fr: Les valeurs manquantes NA ne sont pas autorisées dans le vecteur d'agrégation

en: Error in C routine for the spanning ellipsoid,
     rank problem??
fr: Erreur dans la routine C pour obtenir l'ellipsoïde de dispersion,
     problème de rang ??

en: 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE
fr: 'col.clus' doit avoir une longueur de 4 lorsque color est TRUE

en: no diss nor data found, nor the original argument of %s
fr: pas de diss ni de données trouvées, ni même l'argument original de %s

en: no diss nor data found for clusplot()'
fr: pas de diss ni de données trouvées pour clusplot()'

en: invalid partition object
fr: objet de partitionnement incorrect

en: full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)'
fr: la silhouette complète n'est disponible que pour les résultats de 'clara(*, keep.data = TRUE)'

en: specified both 'full' and 'subset'; will use 'subset'
fr: 'full' et 'subset' tous deux spécifiés ; utilisation de 'subset’

en: 'full' must be FALSE, TRUE, or a number in [0, 1]
fr: 'full' doit être parmi FALSE, TRUE, ou un nombre de l’intervalle [0, 1]

en: 'x' must only have integer codes
fr: 'x' ne doit avoir que des codes entiers

en: Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix'
fr: Il faut soit un objet 'dist' de dissimilarité ou une matrice de dissimilarité 'dmatrix'

en: 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x'
fr: 'dmatrix' n'est pas une matrice de dissimilarité compatible avec 'x'

en: clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible
fr: l'agrégation 'x' et la matrice de dissimilarité 'dist' sont incompatibles

en: invalid silhouette structure
fr: structure de silhouette incorrecte

en: invalid 'silhouette' object
fr: objet 'silhouette' incorrect

en: No valid silhouette information (#{clusters} =? 1)
fr: Aucune valeur de silhouette n'est correcte (#{groupes} =? 1)

en: Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering | Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering!
fr[0]: L'observation %s n'a *que* des NAs --> ignorée pour le regroupement
fr[1]: Les observations %s n'ont *que* des NAs --> ignorées pour le regroupement!

en: %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! | %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering!
fr[0]: %d observation (%s) n'a *que* des NAs --> ignorée pour le regroupement!
fr[1]: %d observations (%s) n'ont *que* des NAs --> ignorées pour le regroupement!

en: setting 'logical' variable %s to type 'asymm' | setting 'logical' variables %s to type 'asymm'
fr[0]: la variable 'logical' %s est transformée en type 'asymm'
fr[1]: les variables 'logical' %s sont transformées en type 'asymm'
