cluster 2.1.1 - en to LT translation catalogue (96 entries)

en: invalid clustering method
LT: neleistinas grupavimo metodas

en: ambiguous clustering method
LT: neaiškus klasterizavimo metodas

en: 'par.method' must be of length 1, 3, or 4
LT: 'par.method' turi būti 1, 3 arba 4 ilgio

en: NA-values in the dissimilarity matrix not allowed.
LT: NA reikšmės skirtumo matricoje neleidžiamos.

en: 'x' is not and cannot be converted to class "dissimilarity"
LT: 'x' nėra ir negali būti konvertuojamas į klasę "dissimilarity"

en: x is not a numeric dataframe or matrix.
LT: x nėra skaitinė duomenų sistema ar matrica.

en: need at least 2 objects to cluster
LT: reikia bent 2 objektų į klasterį

en: No clustering performed, NA-values in the dissimilarity matrix.
LT: Nebuvo atliktas grupavimas, NA reikšmės skirtumo matricoje.

en: 'x' is a "dist" object, but should be a data matrix or frame
LT: 'x' yra "dist" objektas, bet turėtų būti duomenų matrica arba sistema

en: The number of cluster should be at least 1 and at most n-1.
LT: Klasterio skaičius turi būti ne mažesnis kaip 1 ir ne daugiau kaip n-1.

en: 'sampsize' should be at least %d = max(2, 1+ number of clusters)
LT: 'sampsize' turi būti bent %d = max(2, 1+ klasterių skaičius)

en: 'sampsize' = %d should not be larger than the number of objects, %d
LT: 'sampsize' = %d neturėtų būti didesnis už objektų skaičių, %d

en: 'samples' should be at least 1
LT: 'samples' turėtų būti ne mažesni kaip 1

en: when 'medoids.x' is FALSE, 'keep.data' must be too
LT: kai 'medoids.x' yra FALSE, 'keep.data' turi būti taip pat

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.
LT: Atstumo skaičiavimai su NA: naudojant teisingą, o ne iki 2016 m. neteisingą formulę.
    Naudokite 'correct.d=FALSE', kad gautumėte ankstesnius rezultatus, arba aiškiai nustatykite 'correct.d=TRUE', kad
     slėpti šį įspėjimą.

en: invalid 'correct.d'
LT: neleistinas 'correct.d'

en: Each of the random samples contains objects between which no distance can be computed.
LT: Kiekviename atsitiktinių pavyzdžių sudėtyje yra objektų, tarp kurių negalima apskaičiuoti atstumo.

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).
LT: Kiekvienam iš %d pavyzdžių buvo rastas bent vienas objektas, kurio nepavyko priskirti klasteriui (dėl trūkstamų reikšmių).

en: invalid 'jstop' from .C(cl_clara,.):
LT: negaliojantis 'jstop' iš .C(cl_clara,.):

en: 'B' has to be a positive integer
LT: 'B' turi būti teigiamas skaičius

en: invalid 'spaceH0':
LT: neleistinas 'spaceH0':

en: index has to be a function or a list of function
LT: indeksas turi būti funkcija arba funkcijų sąrašas

en: invalid 'twins' object
LT: neleistinas 'twins' objektas

en: x is not a dataframe or a numeric matrix.
LT: x nėra duomenų sistema arba skaitinė matrica.

en: invalid %s; must be named list
LT: negaliojantys %s; turi būti įvardytas sąrašas

en: %s has invalid column names
LT: %s turi neleistinus stulpelių pavadinimus

en: %s must be in 1:ncol(x)
LT: %s turi būti 1:ncol(x)

en: %s must contain column names or numbers
LT: %s turi būti stulpelių pavadinimai arba skaičiai

en: at least one binary variable has more than 2 levels.
LT: bent vienas dvejetainis kintamasis turi daugiau nei 2 lygius.

en: at least one binary variable has not 2 different levels.
LT: bent vienas dvejetainis kintamasis neturi 2 skirtingų lygių.

en: at least one binary variable has values not in {0,1,NA}
LT: bent vieno dvejetainio kintamojo reikšmės nėra {0,1,NA}

en: binary variable(s) %s treated as interval scaled
LT: dvejetainis kintamasis (-ieji) %s traktuojamas (-i) kaip intervalo mastelis

en: %s has constant columns %s; these are standardized to 0
LT: %s turi pastovius stulpelius %s; jie standartizuojami į 0

en: with mixed variables, metric "gower" is used automatically
LT: su mišriais kintamaisiais, metrika "gower" naudojama automatiškai

en: 'weights' must be of length p (or 1)
LT: 'weights' ilgis turi būti p (arba 1)

en: invalid type %s for column numbers %s
LT: neleistinas tipas %s stulpelių numeriams %s

en: NA values in the dissimilarity matrix not allowed.
LT: NA reikšmės skirtumo matricoje neleidžiamos.

en: No clustering performed, NA's in dissimilarity matrix.
LT: Nebuvo atliktas grupavimas, NA skirtumo matricoje.

en: 'x' must be numeric  n x p matrix
LT: 'x' turi būti skaitinė [n x p] matrica

en: omitting NAs
LT: praleidžiami NA

en: no points without missing values
LT: nėra taškų be trūkstamų reikšmių

en: computed some negative or all 0 probabilities
LT: apskaičiavo kai kurias neigiamas arba visas 0 tikimybes

en: algorithm possibly not converged in %d iterations
LT: algoritmas galbūt nekonvergavo %d iteracijose

en: 'A' must be p x p  cov-matrix defining an ellipsoid
LT: 'A' turi būti [p x p] kovariacijos matrica, apibrėžianti elipsoidą

en: ellipsoidPoints() not yet implemented for p >= 3 dim.
LT: ellipsoidPoints() dar neįgyvendintas p > = 3 dim.

en: 'k' (number of clusters) must be in {1,2, .., n/2 -1}
LT: 'k' (klasterių skaičius) turi būti {1,2, .., n/2 -1}

en: 'memb.exp' must be a finite number > 1
LT: 'memb.exp' turi būti baigtinis skaičius > 1

en: 'maxit' must be non-negative integer
LT: 'maxit' turi būti ne neigiamas sveikasis skaičius

en: 'iniMem.p' must be a nonnegative n * k matrix with rowSums == 1
LT: 'iniMem.p' turi būti ne neigiama [n * k] matrica su rowSums == 1

en: FANNY algorithm has not converged in 'maxit' = %d iterations
LT: FANNY algoritmas nekonvergavo 'maxit' = %d iteracijose

en: the memberships are all very close to 1/k. Maybe decrease 'memb.exp' ?
LT: visos priklausomybės yra labai artimos 1/k. Gal sumažinti 'memb.exp' ?

en: 'm', a membership matrix, must be nonnegative with rowSums == 1
LT: 'm', priklausomybių matrica, turi būti neneigiama su rowSums == 1

en: 'n' must be >= 2
LT: 'n' turi būti >= 2

en: x must be a matrix or data frame.
LT: x turi būti matrica arba duomenų sistema.

en: All variables must be binary (e.g., a factor with 2 levels, both present).
LT: Visi kintamieji turi būti dvejetainiai (pvz., koeficientas su 2 lygiais).

en: mona() needs at least p >= 2 variables (in current implementation)
LT: mona() reikia bent p > = 2 kintamųjų (dabartiniame įgyvendinime)

en: No clustering performed, an object was found with all values missing.
LT: Grupavimas nebuvo atliktas, rastas objektas su visomis trūkstamomis reikšmėmis.

en: No clustering performed, found variable with more than half values missing.
LT: Nebuvo atliktas grupavimas, rastas kintamasis, kuriame trūksta daugiau nei pusės reikšmių.

en: No clustering performed, a variable was found with all non missing values identical.
LT: Grupavimas neatliktas, rastas kintamasis su visomis identiškomis netrūkstamomis reikšmėmis.

en: No clustering performed, all variables have at least one missing value.
LT: Grupavimas nebuvo atliktas, visi kintamieji turi bent vieną trūkstamą reikšmę.

en: Cannot keep data when 'x' is a dissimilarity!
LT: Negalima saugoti duomenų, kai 'x' yra skirtumas!

en: have %d observations, but not more than %d are allowed
LT: turi %d pastabų, tačiau leidžiama ne daugiau kaip %d

en: Number of clusters 'k' must be in {1,2, .., n-1}; hence n >= 2
LT: Klasterių skaičius 'k' turi būti {1,2, .., n-1}; taigi n >= 2

en: Set either 'variant' or 'pamonce', but not both
LT: Nustatykite 'variant' arba 'pamonce', bet ne abu

en: 'medoids' must be NULL or vector of %d distinct indices in {1,2, .., n}, n=%d
LT: 'medoids' turi būti NULL arba %d indeksai { 1,2, .., n}, n=%d

en: No clustering performed, NAs in the computed dissimilarity matrix.
LT: Nebuvo atliktas grupavimas, NA apskaičiuotoje skirtumo matricoje.

en: error from .C(cl_pam, *): invalid medID's
LT: klaida iš . C(cl_pam, *): negaliojantis medID

en: NA-values are not allowed in dist-like 'x'.
LT: NA reikšmės neleidžiamos dist kaip 'x'.

en: Distances must be result of dist or a square matrix.
LT: Atstumai turi būti dist rezultatas arba kvadratinė matrica.

en: the square matrix is not symmetric.
LT: kvadratinė matrica nėra simetriška.

en: >>>>> funny case in clusplot.default() -- please report!
LT: >>>>> keistas atvejis clusplot.default() - prašome pranešti!

en: x is not a data matrix
LT: x nėra duomenų matrica

en: one or more objects contain only missing values
LT: viename ar daugiau objektų yra tik trūkstamos reikšmės

en: one or more variables contain only missing values
LT: viename ar daugiau kintamųjų yra tik trūkstamos reikšmės

en: Missing values were displaced by the median of the corresponding variable(s)
LT: Trūkstamos reikšmės buvo perkeltos iš atitinkamo (-ų) kintamojo (-ų) medianos

en: x is not numeric
LT: x nėra skaitinis

en: The clustering vector is of incorrect length
LT: Grupavimo vektorius yra netinkamo ilgio

en: NA-values are not allowed in clustering vector
LT: NA reikšmės neleidžiamos grupavimo vektoriuje

en: Error in C routine for the spanning ellipsoid,
     rank problem??
LT: Aprėpiančio elipsoido, esančio C programoje klaida,
     rango problema??

en: 'col.clus' should have length 4 when color is TRUE
LT: 'col.clus' turi būti ilgis 4, kai spalva yra TRUE

en: no diss nor data found, nor the original argument of %s
LT: nerasta nei diss, nei duomenų, nei pradinio %s argumento

en: no diss nor data found for clusplot()'
LT: nerasta jokių diss ir clusplot()' duomenų

en: invalid partition object
LT: neleistinas skaidinio objektas

en: full silhouette is only available for results of 'clara(*, keep.data = TRUE)'
LT: visas siluetas prieinamas tik 'clara(*, keep.data = TRUE)' rezultatams.

en: specified both 'full' and 'subset'; will use 'subset'
LT: nurodyti abu 'full' ir 'subset'; bus naudojamas 'subset'

en: 'full' must be FALSE, TRUE, or a number in [0, 1]
LT: 'full' turi būti FALSE, TRUE arba skaičius [0, 1]

en: 'x' must only have integer codes
LT: 'x' turi turėti tik sveikuosius kodus

en: Need either a dissimilarity 'dist' or diss.matrix 'dmatrix'
LT: Reikia arba skirtumo 'dist' arba diss.matrix 'dmatrix'

en: 'dmatrix' is not a dissimilarity matrix compatible to 'x'
LT: 'dmatrix' nėra skirtumų matrica, suderinama su 'x'

en: clustering 'x' and dissimilarity 'dist' are incompatible
LT: grupavimas 'x' ir skirtumas 'dist' yra nesuderinami

en: invalid silhouette structure
LT: netinkama silueto struktūra

en: invalid 'silhouette' object
LT: neleistinas 'silhouette' objektas

en: No valid silhouette information (#{clusters} =? 1)
LT: Nėra galiojančios silueto informacijos (#{clusters} =? 1)

en: Observation %s has *only* NAs --> omit it for clustering | Observations %s have *only* NAs --> omit them for clustering!
LT[0]: Stebėjimas %s turi * tik * NA -- > praleisti jį grupavimui
LT[1]: Stebėjimai %s turi * tik * NA -- > praleisti jį grupavimui!
LT[2]: Stebėjimų %s turi * tik * NA -- > praleisti jį grupavimui!

en: %d observation (%s) has *only* NAs --> omit them for clustering! | %d observations (%s ...) have *only* NAs --> omit them for clustering!
LT[0]: %d stebėjimas (%s) turi * tik * NA -- > praleisti juos grupavimui!
LT[1]: %d stebėjimai (%s) turi * tik * NA -- > praleisti juos grupavimui!
LT[2]: %d stebėjimų (%s) turi * tik * NA -- > praleisti juos grupavimui!

en: setting 'logical' variable %s to type 'asymm' | setting 'logical' variables %s to type 'asymm'
LT[0]: 'logical' kintamojo %s nustatymas į tipą 'asymm'
LT[1]: 'logical' kintamųjų %s nustatymas į tipą 'asymm'
LT[2]: 'logical' kintamųjų %s nustatymas į tipą 'asymm'
