4.10 Dataset “wdbc” shown on the fi

4.10 Dataset “wdbc” shown on the first three nontrivial eigenvectors.
Anomalous instances in green (37.3% of #instance) are more
scattered and sparse than normal instances in blue (62.7% of
#instance). Therefore these anomalies, although have a large
amount of instances, should be treated as many small abnormal
clusters instead of a single cluster. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.10 ชุดข้อมูลที่ "wdbc" ปรากฏในเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะ nontrivial สามอันดับแรกเป็นกรณีผิดปกติสีเขียว (37.3% ของ #instance)กระจัดกระจาย และห่างมากกว่ากรณีปกติสีน้ำเงิน (62.7% ของ#instance) เหล่านี้ผิดปกติดังนั้น แม้ว่ามีขนาดใหญ่จำนวนของอินสแตนซ์ ควรได้รับมากที่สุดขนาดเล็กผิดปกติคลัสเตอร์แทนคลัสเตอร์เดียวกัน.................. 98

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.10 ชุดข้อมูล "wdbc" แสดงในครั้งแรกที่สาม eigenvectors ขี้ปะติ๋ว.
กรณีความผิดปกติเป็นสีเขียว (37.3% ของ #instance) มี
ฝนฟ้าคะนองกระจายและเบาบางกว่ากรณีปกติในสีฟ้า (62.7% ของ
#instance) ดังนั้นความผิดปกติเหล่านี้แม้จะมีขนาดใหญ่
ปริมาณของกรณีควรได้รับการปฏิบัติที่ผิดปกติขนาดเล็กจำนวนมากเป็น
กลุ่มแทนที่จะเป็นกลุ่มเดียว . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.10 ข้อมูล " wdbc " แสดงบนสามตัวแรกนอนทริเวียล เสนอ .ที่อินสแตนซ์สีเขียว ( 37.3 % ของ # อินสแตนซ์ ) มากขึ้นกระจัดกระจายและเบาบางกว่ากรณีปกติสีฟ้า ( 62.7 เปอร์เซ็นต์# เป็นต้น ) ดังนั้น ความผิดปกติเหล่านี้ แม้มีขนาดใหญ่ปริมาณของอินสแตนซ์ ควรถือว่าเป็นขนาดเล็กมากผิดปกติกลุ่มแทนของคลัสเตอร์เดียว . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98