R-cluster 2.0.8 - en to it translation catalogue (96 entries)

en: invalid clustering method
it: metodo di clustering non valido

en: ambiguous clustering method
it: metodo di clustering ambiguo

en: 'par.method' must be of length 1, 3, or 4
it: 'par.method' dev'essere di lunghezza 1, 3 o 4

en: NA-values in the dissimilarity matrix not allowed.
it: I valori NA non sono ammessi in una matrice di dissimilarità.

en: 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity"
it: 'x' non è e non può essere convertito alla classe "dissimilarity"

en: x is not a numeric dataframe or matrix.
it: x non è un data frame o una matrice numerica.

en: need at least 2 objects to cluster
it: richiede almeno 2 oggetti per l'analisi cluster

en: No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix.
it: Nessun cluster generato, valori NA nella matrice di dissomiglianza.

en: 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame
it: 'x' è un oggetto "dist", ma dovrebbe essere un data frame o una matrice

en: The number of cluster should be at least 1 and at most n-1.
it: Il numerod i cluster dovrebbe essere almeno 1 e al massimo n-1.

en: 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters)
it: 'sampsize' dovrebbe essere almeno %d = max(2, 1+ numero di cluster)

en: 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d
it: 'sampsize' = %d non dovrebbe essere più grande del numero di oggetti, %d

en: 'samples' should be at least 1
it: 'samples' dovrebbe essere almeno 1

en: when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too
it: quando 'medoids.x' è FALSE, lo dev'essere anche 'keep.data'

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.
it: Calcoli della distanza con NA: si utilizza la formula corretta anziché quella errata pre-2016.
    Si utilizzi 'correct.d = FALSE' per ottenere i risultati precedenti o si imposti 'correct.d = TRUE'
    per sopprimere questo avviso.

en: invalid 'correct.d'
it: 'correct.d' non valido

en: Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed.
it: Ognuno dei campioni casuali contiene oggetti tra i quali non si possono calcolare distanze.

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).
it: Per ognuno dei %d campioni, è stato trovato almeno un oggetto che non può essere assegnato ad un cluster (a causa di valori mancanti).

en: invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.):
it: 'jstop' non valido da .C(cl_clara,.):

en: 'B' has to be a positive integer
it: 'B' dev'essere un intero positivo

en: invalid 'spaceH0':
it: 'spaceH0' non valido:

en: index has to be a function or a list of function
it: l'indice dev'essere una funzione o una lista di funzioni

en: invalid 'twins' object
it: oggetto 'twins' non valido

en: x is not a dataframe or a numeric matrix.
it: x non è un data frame o una matrice numerica.

en: invalid %s; must be named list
it: %s non valido; dev'essere una lista nominata

en: %s has invalid column names
it: %s ha nomi colonna non validi

en: %s must be in 1:ncol(x)
it: %s dev'essere in 1:ncol(x)

en: %s must contain column names or numbers
it: %s deve contenere numeri o nomi di colonna

en: at least one binary variable has more than 2 levels.
it: almeno una variabile binaria ha più di 2 livelli.

en: at least one binary variable has not 2 different levels.
it: almeno una variabile binaria non ha 2 livelli differenti.

en: at least one binary variable has values not in {0,1,NA}
it: almeno una variabile binaria ha valori esterni a {0, 1, NA}

en: binary variable(s) %s treated as interval scaled
it: variabili binarie %s trattate come intervallo ridimensionato

en: %s has constant columns %s; these are standardized to 0
it: %s ha colonne costanti %s; queste sono standardizzate a 0

en: with mixed variables, metric "gower" is used automatically
it: con variabili miste, la metrica "gower" è utilizzata in maniera automatica

en: 'weights' must be of length p (or 1)
it: 'weights' dev'essere di lunghezza p (o 1)

en: invalid type %s for column numbers %s
it: tipo %s non valido per i numeri di colonna %s

en: NA values in the dissimilarity matrix not allowed.
it: I valori NA non sono ammessi in una matrice di dissimilarità.

en: No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix.
it: Nessun cluster generato, valori NA nella matrice di dissomiglianza.

en: 'x' must be numeric  n x p matrix
it: 'x' dev'essere una matrice numerica n x p

en: omitting NAs
it: si omettono gli NA

en: no points without missing values
it: nessun punto senza valori mancanti

en: computed some negative or all 0 probabilities
it: calcolate alcune probabilità negative o tutte 0

en: algorithm possibly not converged in %d iterations
it: l'algoritmo potrebbe non convergere in %d iterazioni

en: 'A' must be p x p  cov-matrix defining an ellipsoid
it: 'A' dev'essere una matrice di covarianza p x p che definisce un ellissoide

en: ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim.
it: ellipsoidPoints() non ancora implementato per p >= 3 dimensioni.

en: 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1}
it: 'k' (il numero di cluster) dev'essere in {1,2, .., n/2 -1}

en: 'memb.exp' must be a finite number > 1
it: 'memb.exp' dev'essere un numero finito > 1

en: 'maxit' must be non-negative integer
it: 'maxit' dev'essere un intero non negativo

en: 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1
it: 'iniMem.p' dev'essere una matrice non-negativa n * k con rowSums == 1

en: FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations
it: L'algoritmo FANNY senza convergenza con 'maxit' = %d iterazioni

en: the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ?
it: le appartenenze sono tutte molto vicine a 1/k. Decrementare 'memb.exp'?

en: 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1
it: 'm', una matrice di appartenenza, dev'essere non negativa con rowSums == 1

en: 'n' must be >= 2
it: 'n' dev'essere >= 2

en: x must be a matrix or data frame.
it: x dev'essere una matrice o un data frame.

en: All variables must be binary (e.g., a factor with 2 levels, both present).
it: Tutte le variabili devono essere binarie (es. un fattore a 2 livelli, entrambi presenti).

en: mona() needs at least p >= 2 variables (in current implementation)
it: mona() richiede almeno p >= 2 variabili (nell'attuale implementazione)

en: No clustering performed, an object was found with all values missing.
it: Nessun cluster generato, un oggetto aveva tutti i valori mancanti.

en: No clustering performed, found variable with more than half values missing.
it: Nessun cluster generato, trovata una variabile con più della metà dei valori mancanti.

en: No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical.
it: Nessun cluster generato, una variabile è stata trovata con tutti i valori non-mancanti identici.

en: No clustering performed, all variables have at least one missing value.
it: Clustering interrotto, tutte le variabili hanno almeno un valore mancante.

en: Cannot keep data when 'x' is a dissimilarity!
it: Non è possibile conservare i dati quando 'x' è una dissomiglianza!

en: have %d observations, but not more than %d are allowed
it: hanno %d osservazioni, ma non più di %d sono ammesse

en: Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2
it: Il numero di cluster 'k' dev'essere in {1,2, .., n-1}; perciò n >= 2

en: Set either 'variant' or 'pamonce', but not both
it: Imposta "variant" o "pamonce", ma non entrambi

en: 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d
it: 'medoids' dev'essere NULL o un vettore di %d indici distinti in {1,2, .., n}, n=%d

en: No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix.
it: Nessun cluster generato, valori NA nella matrice di dissomiglianza.

en: error from .C(cl_pam, *): invalid medID's
it: errore in .C(cl_pam, *): medID non valido

en: NA-values are not allowed in dist-like 'x'.
it: I valori NA non sono ammessi in dist-simile 'x'.

en: Distances must be result of dist or a square matrix.
it: Le distanze devono essere il risultato di una matrice dist o quadrata.

en: the square matrix is not symmetric.
it: la matrice quadrata non è simmetrica.

en: >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report!
it: >>>>> caso insolito in clusplot.default() -- per piacere, riportalo!

en: x is not a data matrix
it: x non è una matrice dati

en: one or more objects contain only missing values
it: uno o più oggetti contiene solo valori mancanti

en: one or more variables contain only missing values
it: una o più variabili contiene solo valori mancanti

en: Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s)
it: I valori mancanti sono stati sostituiti con la mediana delle variabili corrispondenti

en: x is not numeric
it: x non è numerico

en: The clustering vector is of incorrect length
it: Il vettore di clustering è di lunghezza incorretta

en: NA-values are not allowed in clustering vector
it: I valori NA non sono ammessi in un vettore di clustering

en: Error in C routine for the spanning ellipsoid,
     rank problem??
it: Errore nella routine C per l'ellissoide di spanning,
     problema di rango?

en: 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE
it: 'col.clus' dev'essere di lunghezza 4 quando color è TRUE

en: no diss nor data found, nor the original argument of %s
it: nessun diss o dato trovato, neppure l'argomento originale di %s

en: no diss nor data found for clusplot()'
it: nessun diss o dato trovato per clusplot()'

en: invalid partition object
it: oggetto partizione non valido

en: full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)'
it: la silhouette piena è disponibile solo per risultati di 'clara(*, keep.data = TRUE)'

en: specified both 'full' and 'subset'; will use 'subset'
it: specificati 'full' e 'subset'; si utilizzerà 'subset'

en: 'full' must be FALSE, TRUE, or a number in [0, 1]
it: 'full' dev'essere FALSE, TRUE, o un numero nell'intervallo [0, 1]

en: 'x' must only have integer codes
it: 'x' deve avere unicamente codici interi

en: Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix'
it: Necessaria una differenza "dist" o una diss.matrix "dmatrix"

en: 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x'
it: 'dmatrix' non è una matrice di dissomiglianza compatibile con 'x'

en: clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible
it: il clustering 'x' e le dissimilarità 'dist' sono incompatibili

en: invalid silhouette structure
it: struttura silhouette non valida

en: invalid 'silhouette' object
it: oggetto 'silhouette' non valido

en: No valid silhouette information (#{clusters} =? 1)
it: Nessuna informazione valida di silhouette (#{clusters} =? 1)

en: Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering | Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering!
it[0]: L'osservazione %s ha *solo* NA --> omettetela dall'analisi
it[1]: Le osservazioni %s hanno *solo* NA --> omettetele dall'analisi!

en: %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! | %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering!
it[0]: %d osservazione (%s) ha *solo* NA --> omettetela dall'analisi!
it[1]: %d osservazioni (%s) hanno *solo* NA --> omettetele dall'analisi!

en: setting 'logical' variable %s to type 'asymm' | setting 'logical' variables %s to type 'asymm'
it[0]: configurazione della variabile 'logical' %s nel tipo 'asymm'
it[1]: configurazione delle variabili 'logical' %s nel tipo 'asymm'
