群集模型英文解釋翻譯、群集模型的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 cluster model

分詞翻譯：

群集的英語翻譯：

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

模型的英語翻譯：

former; matrix; model; mould; pattern
【計】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【醫】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【經】 matrices; matrix; model; pattern

專業解析

群集模型（Cluster Model）在漢英詞典中通常指代兩種核心含義，分别應用于計算機科學與統計學領域。以下是符合原則的專業解釋：

一、計算機科學中的群集模型（Cluster Computing Model）

指将多台計算機（節點）連接成組，共同處理任務以提高性能或可靠性的技術架構。其核心是通過軟件協調硬件資源，實現負載均衡與容錯。

英文對照：

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.

技術特點：

高可用性：單節點故障時，任務自動遷移至其他節點（如Google Kubernetes引擎的故障轉移機制）。
并行計算：将大型任務拆解為子任務，由多節點同步處理（例：Hadoop分布式文件系統）。

應用場景：

雲計算平台（如AWS EC2集群）
大規模數據分析（科學計算、金融建模）

權威來源：

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、統計學中的群集模型（Cluster Analysis Model）

指通過算法将數據集劃分為相似對象組（群集）的無監督學習方法，用于探索數據内在結構。

英文對照：

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).

關鍵算法：

K-means聚類：基于質心距離劃分數據，適用于球形分布數據集。
層次聚類：構建樹狀結構（樹狀圖）揭示多層級分組關系。

應用場景：

客戶細分（市場營銷）
生物基因分類（生物信息學）

權威來源：

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

術語辨析補充

與“集群”的差異：中文語境中“群集”多強調動态聚合行為（如動物群集），而技術術語“集群”特指靜态計算機組（Computer Cluster）。
跨領域共性：均體現“分組優化”思想——計算機領域優化資源，統計學領域優化數據分類。

參考詞典定義：

牛津計算機詞典 (2023版)： "Cluster Model: A system design where multiple servers operate as a single entity for scalability."
統計學術語标準 (ASA)： "Cluster Analysis: Partitioning observations into subgroups based on similarity measures."

網絡擴展解釋

"群集模型"在計算機領域主要指群集（Cluster）系統的不同架構或工作模式設計，主要用于實現高可用性、負載均衡或高性能計算。以下是其核心分類及特點：

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

目的：通過冗餘機制避免單點故障，确保服務持續可用。
實現方式：
- 多台服務器共享存儲，當主節點故障時，備用節點自動接管服務。
- 典型應用：數據庫服務器、金融交易系統等對穩定性要求極高的場景。

2. 負載均衡群集模型（Load Balancing Cluster）

目的：将用戶請求分配到多台服務器，提升系統整體處理能力。
工作模式：
- 集中式調度：如LVS（Linux Virtual Server）的NAT、DR、TUN三種模型。
- 分布式調度：通過算法（如輪詢、加權分配）動态分配請求。
- 典型應用：Web服務器群集、大型電商平台。

3. 高性能計算群集模型（High Performance Computing Cluster）

目的：整合多台服務器計算資源，解決複雜計算問題。
特點：
- 通過并行計算框架（如MPI）分配任務。
- 典型應用：科學模拟、氣象預測、基因分析。

其他解釋

語言學中的群集：指人群或同類事物的聚集，如“司機群集在廣場”（）。
生物學中的群集：指不同族群在特定環境中的共生關系（）。

群集模型的核心是通過多節點協作實現單一目标。技術領域重點關注架構設計（如高可用、負載均衡），而其他學科更側重“聚集”行為本身。如需具體技術實現細節（如LVS模型），可進一步說明方向。