群集模型英文解释翻译、群集模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cluster model

分词翻译：

群集的英语翻译：

formicate; herd; pack; swarm; throng; troop
【医】 swarm

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

群集模型（Cluster Model）在汉英词典中通常指代两种核心含义，分别应用于计算机科学与统计学领域。以下是符合原则的专业解释：

一、计算机科学中的群集模型（Cluster Computing Model）

指将多台计算机（节点）连接成组，共同处理任务以提高性能或可靠性的技术架构。其核心是通过软件协调硬件资源，实现负载均衡与容错。

英文对照：

群集 (Cluster)：A group of interconnected computers working as a unified system.
模型 (Model)：The architectural framework defining resource management and task distribution.

技术特点：

高可用性：单节点故障时，任务自动迁移至其他节点（如Google Kubernetes引擎的故障转移机制）。
并行计算：将大型任务拆解为子任务，由多节点同步处理（例：Hadoop分布式文件系统）。

应用场景：

云计算平台（如AWS EC2集群）
大规模数据分析（科学计算、金融建模）

权威来源：

IEEE Computer Society. Cluster Computing: Architectures and Applications. IEEE Xplore
Tanenbaum, A.S. Distributed Systems: Principles and Paradigms (ISBN 978-1530281756), 第9章.

二、统计学中的群集模型（Cluster Analysis Model）

指通过算法将数据集划分为相似对象组（群集）的无监督学习方法，用于探索数据内在结构。

英文对照：

群集 (Cluster)：A subset of data points sharing similar characteristics.
模型 (Model)：The mathematical algorithm defining cluster formation (e.g., K-means, DBSCAN).

关键算法：

K-means聚类：基于质心距离划分数据，适用于球形分布数据集。
层次聚类：构建树状结构（树状图）揭示多层级分组关系。

应用场景：

客户细分（市场营销）
生物基因分类（生物信息学）

权威来源：

National Institute of Standards and Technology (NIST). Handbook of Statistical Methods，聚类分析章节. NIST Handbook
Hastie, T. et al. The Elements of Statistical Learning (ISBN 978-0387848570), 第14章.

术语辨析补充

与“集群”的差异：中文语境中“群集”多强调动态聚合行为（如动物群集），而技术术语“集群”特指静态计算机组（Computer Cluster）。
跨领域共性：均体现“分组优化”思想——计算机领域优化资源，统计学领域优化数据分类。

参考词典定义：

牛津计算机词典 (2023版)： "Cluster Model: A system design where multiple servers operate as a single entity for scalability."
统计学术语标准 (ASA)： "Cluster Analysis: Partitioning observations into subgroups based on similarity measures."

网络扩展解释

"群集模型"在计算机领域主要指群集（Cluster）系统的不同架构或工作模式设计，主要用于实现高可用性、负载均衡或高性能计算。以下是其核心分类及特点：

1. 高可用性群集模型（High Availability Cluster）

目的：通过冗余机制避免单点故障，确保服务持续可用。
实现方式：
- 多台服务器共享存储，当主节点故障时，备用节点自动接管服务。
- 典型应用：数据库服务器、金融交易系统等对稳定性要求极高的场景。

2. 负载均衡群集模型（Load Balancing Cluster）

目的：将用户请求分配到多台服务器，提升系统整体处理能力。
工作模式：
- 集中式调度：如LVS（Linux Virtual Server）的NAT、DR、TUN三种模型。
- 分布式调度：通过算法（如轮询、加权分配）动态分配请求。
- 典型应用：Web服务器群集、大型电商平台。

3. 高性能计算群集模型（High Performance Computing Cluster）

目的：整合多台服务器计算资源，解决复杂计算问题。
特点：
- 通过并行计算框架（如MPI）分配任务。
- 典型应用：科学模拟、气象预测、基因分析。

其他解释

语言学中的群集：指人群或同类事物的聚集，如“司机群集在广场”（）。
生物学中的群集：指不同族群在特定环境中的共生关系（）。

群集模型的核心是通过多节点协作实现单一目标。技术领域重点关注架构设计（如高可用、负载均衡），而其他学科更侧重“聚集”行为本身。如需具体技术实现细节（如LVS模型），可进一步说明方向。