cluster 1.15.1 - en to pl_PL translation catalogue (84 entries)

en: invalid clustering method
pl_PL: niepoprawna metoda grupowania

en: ambiguous clustering method
pl_PL: niejednoznaczna metoda grupowania

en: 'par.method' must be of length 1, 3, or 4
pl_PL: 'par.method' musi być długości 1, 3, lub 4

en: NA-values in the dissimilarity matrix not allowed.
pl_PL: wartości NA w macierzy różnic nie są dozwolone.

en: 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity"
pl_PL: argument 'x' nie jest i nie może być przekształcony na obiekt klasy "dissimilarity"

en: x is not a numeric dataframe or matrix.
pl_PL: argument 'x' nie jest ramką liczbową ani też macierzą

en: need at least 2 objects to cluster
pl_PL: potrzeba co najmniej 2 obiektów do grupowania

en: No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, wartości NA w macierzy różnic.

en: 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame
pl_PL: 'x' jest obiektem klasy "dist", ale powinien być macierzą lub ramką

en: The number of cluster should be at least 1 and at most n-1.
pl_PL: Liczba grup powinna wynosić conajmniej 1 oraz co najwyżej n-1.

en: 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters)
pl_PL: 'sampsize' powinien być co najmniej %d = max(2, 1+ liczba grup)

en: 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d
pl_PL: 'sampsize' = %d nie powinien być większy niż liczba obiektów, %d

en: 'samples' should be at least 1
pl_PL: 'samples' powinno wynosić przynajmniej 1

en: when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too
pl_PL: kiedy 'medoids.x' jest FALSE, 'keep.data' musi być również FALSE

en: Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed.
pl_PL: Każda z losowych próbek zawiera obiekty pomiędzy którymi żadna odległość nie może być obliczona.

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).
pl_PL: Dla każdej z %d próbek, co najmniej jeden obiekt został znaleziony, który nie mógł być przypisany do grupy (z uwagi na brakujące wartości).

en: invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.):
pl_PL: niepoprawny 'jstop' z '.C(cl_clara,.)':

en: 'B' has to be a positive integer
pl_PL: 'B' musi być dodatnią liczbą całkowitą

en: invalid 'twins' object
pl_PL: niepoprawny obiekt 'twins'

en: x is not a dataframe or a numeric matrix.
pl_PL: argument 'x' nie jest ramką danych ani też macierzą liczbową

en: invalid %s; must be named list
pl_PL: niepoprawne %s; musi być nazwaną listą

en: %s has invalid column names
pl_PL: %s posiada niepoprawne nazwy kolumn

en: %s must be in 1:ncol(x)
pl_PL: %s musi być w przedziale 1:ncol(x)

en: %s must contain column names or numbers
pl_PL: %s musi zawierać nazwy kolumn lub liczby

en: at least one binary variable has more than 2 levels.
pl_PL: przynajmniej jedna zmienna binarna posiada więcej niż 2 poziomy.

en: at least one binary variable has not 2 different levels.
pl_PL: przynajmniej jedna zmienna binarna nie posiada 2 różnych poziomów.

en: at least one binary variable has values not in {0,1,NA}
pl_PL: przynajmniej jedna zmienna binarna posiada wartości poza {0, 1, NA}

en: binary variable(s) %s treated as interval scaled
pl_PL: zmienne binarne %s traktowane jako interwał zostały przeskalowane

en: %s has constant columns %s; these are standardized to 0
pl_PL: %s posiada stałe kolumny %s; zostały one ustandaryzowane do zera

en: with mixed variables, metric "gower" is used automatically
pl_PL: z mieszanymi zmiennymi, metryka 'gower' jest używana automatycznie

en: 'weights' must be of length p (or 1)
pl_PL: 'weights' musi być o długości 'p' (lub 1)

en: invalid type %s for column numbers %s
pl_PL: niepoprawny typ %s dla liczb kolumn %s

en: NA values in the dissimilarity matrix not allowed.
pl_PL: wartości NA w macierzy różnic nie są dozwolone.

en: No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, wartości NA w macierzy różnic

en: 'x' must be numeric  n x p matrix
pl_PL: 'x' musi być liczbową macierzą n x p

en: omitting NAs
pl_PL: pomijanie wartości NA

en: no points without missing values
pl_PL: brak punktów bez brakujących wartości

en: computed some negative or all 0 probabilities
pl_PL: niektóre wyliczone prawdopodobieństwa są ujemne lub wszystkie są zerami

en: algorithm possibly not converged in %d iterations
pl_PL: algorytm prawdopodobnie nie uzbieżnił się w %d iteracjach

en: 'A' must be p x p  cov-matrix defining an ellipsoid
pl_PL: 'A' musi być macierzą kowariancji p x p określającą elipsoidę

en: ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim.
pl_PL: 'ellipsoidPoints()' nie została jeszcze zaimplementowana dla p >= 3 wymiary.

en: 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1}
pl_PL: 'k' (liczba grup) musi mieścić się w przedziale {1,2, .., n/2 -1}

en: 'memb.exp' must be a finite number > 1
pl_PL: 'memb.exp' musi być skończoną liczbą > 1

en: 'maxit' must be non-negative integer
pl_PL: 'maxit' musi być nieujemną liczbą całkowitą

en: 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1
pl_PL: 'iniMem.p' musi być nieujemną maceirzą n x k z rowSums == 1

en: FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations
pl_PL: algorytm FANNY nie uzbieżnił się w 'maxit' = %d iteracjach

en: the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ?
pl_PL: przynależności są bardzo bliskie 1/k. Może zmniejszyć 'memb.exp'?

en: 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1
pl_PL: macierz przynależności 'm' musi być nieujemna z rowSums == 1

en: 'n' must be >= 2
pl_PL: argument 'n' musi być >= 2

en: x must be a matrix or data frame.
pl_PL: argument 'x' musi być macierzą lub ramką danych.

en: No clustering performed, an object was found with all values missing.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, znaleziono obiekt któremu brakowało wszystkich wartości.

en: No clustering performed, found variable with more than half values missing.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, znaleziono obiekt któremu brakowało wszystkich wartości.

en: No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, znaleziono zmienną z identycznymi niebrakującymi wartościami.

en: No clustering performed, all variables have at least one missing value.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, wszystkie zmienne mają co najmniej jedną brakującą wartość.

en: Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2
pl_PL: Liczba grup 'k' musi zawierać się w zbiorze {1,2, .., n-1}; tak więc n >= 2

en: 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d
pl_PL: argument 'medoids' musi być wartością NULL lub wektorem %d różnych indeksów w {1,2, .., n}, n=%d

en: No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix.
pl_PL: Nie wykonano grupowania, wyliczono wartości NA w macierzy różnic.

en: error from .C(cl_pam, *): invalid medID's
pl_PL: błąd w '.C(cl_pam, *)': niepoprawne 'medID'

en: NA-values are not allowed in dist-like 'x'.
pl_PL: wartości NA nie są dozwolone w 'x' typu odległości.

en: Distances must be result of dist or a square matrix.
pl_PL: Odległości muszą być wynikiem 'dist' lub macierzy kwadratowej.

en: the square matrix is not symmetric.
pl_PL: macierz kwadratowa nie jest symetryczna.

en: >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report!
pl_PL: >>>>> zabawny przypadek w 'clusplot.default()' -- proszę zgłosić raport!

en: x is not a data matrix
pl_PL: argument 'x' nie jest macierzą danych

en: one or more objects contain only missing values
pl_PL: jeden lub więcej obiektów zawierają jedynie wartości brakujące

en: one or more variables contain only missing values
pl_PL: jeden lub więcej zmiennych zawiera jedynie wartości brakujące

en: Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s)
pl_PL: Brakujące wartości zostały zastąpione przez medianę odpowiednich zmiennych

en: x is not numeric
pl_PL: argument 'x' nie jest liczbą

en: The clustering vector is of incorrect length
pl_PL: Wektor grupujący posiada niepoprawną długość

en: NA-values are not allowed in clustering vector
pl_PL: wartości NA są niedozwolone w wektorze grupującym

en: 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE
pl_PL: argument 'col.clus' powinien mieć długość 4, gdy 'color' ma wartość TRUE

en: no diss nor data found, nor the original argument of %s
pl_PL: nie znaleziono różnic ani danych, ani oryginalnego argumentu %s

en: no diss nor data found for clusplot()'
pl_PL: nie znaleziono różnic ani danych dla funkcji 'clusplot()'

en: invalid partition object
pl_PL: niepoprawny obiekt podziału

en: full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)'
pl_PL: pełna sylwetka jest dostępna jedynie dla wyników 'clara(*, keep.data = TRUE)'

en: 'x' must only have integer codes
pl_PL: 'x' musi posiadać tylko kody będące liczbami całkowitymi

en: Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix'
pl_PL: Potrzeba albo różnic 'dist' lub diss.matrix 'dmatrix'

en: 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x'
pl_PL: 'dmatrix' nie jest macierzą różnic kompatybilną z 'x'

en: clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible
pl_PL: grupowane 'x' oraz różnice 'dist' nie są kompatybilne

en: invalid silhouette structure
pl_PL: niepoprana struktura 'silhouette'

en: invalid 'silhouette' object
pl_PL: niepoprawny obiekt 'silhouette'

en: No valid silhouette information (#{clusters} =? 1)
pl_PL: Brak poprawnej informacji o sylwetce (czy liczba grup =? 1)

en: Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering | Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering!
pl_PL[0]: Obserwacja %s posiada *tylko* wartości NA --> pomijanie jej w grupowaniu
pl_PL[1]: Obserwacje %s posiadają *tylko* wartości NA --> pomijanie ich w grupowaniu
pl_PL[2]: Obserwacje %s posiadają *tylko* wartości NA --> pomijanie ich w grupowaniu

en: %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! | %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering!
pl_PL[0]: %d obserwacja (%s) posiada *tylko* wartości NA --> pomijanie jej w grupowaniu
pl_PL[1]: %d obserwacje (%s ...) posiadają *tylko* wartości NA --> pomijanie ich w grupowaniu
pl_PL[2]: %d obserwacji (%s ...) posiadają *tylko* wartości NA --> pomijanie ich w grupowaniu

en: setting 'logical' variable %s to type 'asymm' | setting 'logical' variables %s to type 'asymm'
pl_PL[0]: ustawianie zmiennej 'logical' %s na tym 'asymm'
pl_PL[1]: ustawianie zmiennych 'logical' %s na tym 'asymm'
pl_PL[2]: ustawianie zmiennych 'logical' %s na tym 'asymm'
