演算の経過

US2005038769
[0007] Since a data stream cannot be revisited over the course of the computation,
【０００７】
  演算の経過に優先してデータ・ストリームを改訂することができないことから、

a clustering methodology needs to maintain a substantial amount of information so that important details are not lost.
クラスタリング手法は、重要な詳細が失われないように、相当量の情報を維持する必要がある。

For example, a continuous version of k-means methodology maintains a number of cluster centers which change or merge as necessary throughout the execution of the methodology, see, e.g., L. O'Callaghan et al. 
たとえば、ｋ平均手法の連続バージョンは、当該手法の実行を通して必要に応じて変化もしくは併合されるクラスタ中心の数を維持する：たとえば非特許文献４を参照されたい。