¿Cuál es el Opuesto(Antónimo) de “unclustered”?
Los antónimos de unclustered son clustered, grouped y aggregated. Estas palabras describen lo opuesto a estar disperso o disperso. Implican un estado de estar juntos o cerca el uno del otro.
Explorar Antónimos de “unclustered”
Definiciones y Ejemplos de clustered, grouped, aggregated'
¡Aprende cuándo y cómo usar estas palabras con estos ejemplos!
Reunirse o crecer juntos en un grupo.
Ejemplo
The trees were clustered together, providing shade on a hot summer day.
Los árboles estaban agrupados, proporcionando sombra en un caluroso día de verano.
Ordenados o clasificados según semejanzas o diferencias.
Ejemplo
The books were grouped by genre, making it easier for customers to find what they were looking for.
Los libros estaban agrupados por género, lo que facilitaba a los clientes encontrar lo que buscaban.
Formado por la combinación de varias partes o elementos.
Ejemplo
The data was aggregated into a single report, making it easier to analyze.
Los datos se agregaron en un solo informe, lo que facilitó su análisis.
Diferencias clave: clustered vs grouped vs aggregated
- 1Clustered implica una cercanía o proximidad física de objetos o personas.
- 2Grouped se refiere a la disposición de las cosas en función de similitudes o diferencias.
- 3Aggregated describe la combinación de varias partes o elementos para formar un todo.
Uso Efectivo de clustered, grouped, aggregated
- 1Análisis de datos: Utilice aggregated para describir el proceso de combinación de datos de diferentes fuentes.
- 2Descripción espacial: Utilice clustered para describir la disposición física de objetos o personas.
- 3Clasificación: Use grouped para describir la disposición de las cosas en función de similitudes o diferencias.
¡Recuérdalo!
Los antónimos de unclustered son clustered, grouped y aggregated. Estas palabras describen lo opuesto a estar disperso o disperso. Use estas palabras para describir la disposición física de objetos o personas, la clasificación de las cosas en función de similitudes o diferencias, y el proceso de combinar datos de diferentes fuentes.
