In the k-nearest neighbor setting,

In the k-nearest neighbor setting, for an object whose
position is i, suppose the positions of its k nearest
neighbors are j1, · · · , jk, then only the cells located at
(i, j1), · · · ,(i, jk) are displayed. Note that in this setting,
the matrix is not symmetrical because that object A is the
nearest neighbor of object B does not imply B is the nearest
neighbor of A. Figure a) in Fig. 8 (on the last page)
is an illustration of this setting. The Zoo data set used in
the figure comes from the UCI repository. It contains 101
instances with 7 classes {mammal, bird, reptile, f ish,
amphibian, insect, and invertebrate}.
In the distance threshold setting, only those cells are displayed
whose distance values are less than a prespecified
threshold. In this setting, the matrix is symmetrical. Figure
b) in Fig. 8 (on the last page) is an example of this setting.
In k-nearest neighbor setting, it is easy to compute the
leave-one-out cross-validation accuracy, in which the set of
m training instances is repeatedly divided into a training set
of size m−1 and test set of size 1, in all possible ways [26].
In this paper, if K-NN appears on the top of a figure along
with its leave-one-out errors and accuracy, it means we are
using the k-nearest neighbor setting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการตั้งค่าเพื่อนบ้าน
k-ที่ใกล้ที่สุดสำหรับวัตถุที่มีตำแหน่งเป็นผมคิดว่าตำแหน่งของk
ที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านจะJ1, ···, JK แล้วเท่านั้นเซลล์อยู่ที่
(i, J1) ··· ( i, JK) จะแสดง ทราบว่าในการตั้งค่านี้เมทริกซ์ไม่สมมาตรเพราะวัตถุที่เป็นเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของวัตถุB ไม่ได้หมายความถึง B เป็นที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านของA. รูป) ในรูป 8 (ในหน้าสุดท้าย) เป็นตัวอย่างของการตั้งค่านี้ ชุดข้อมูลที่สวนสัตว์นำมาใช้ในรูปที่มาจากพื้นที่เก็บข้อมูล UCI มันมี 101 กรณีที่มี 7 ชั้น {เลี้ยงลูกด้วยนมนกสัตว์เลื้อยคลาน ish ฉ, ครึ่งบกครึ่งน้ำแมลงและสัตว์ที่ไม่มีกระดูกสันหลัง}. ในการตั้งค่าเกณฑ์ระยะทางเพียงเซลล์เหล่านั้นจะมีการแสดงที่มีค่าระยะทางน้อยกว่า prespecified เกณฑ์ ในการตั้งค่านี้เป็นเมทริกซ์สมมาตร รูปข) ในรูป 8 (ในหน้าสุดท้าย) เป็นตัวอย่างของการตั้งค่านี้. ในการตั้งค่าเพื่อนบ้าน k-ที่ใกล้ที่สุดจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะคำนวณลาหนึ่งออกความถูกต้องของการตรวจสอบข้ามซึ่งอยู่ในชุดของม. กรณีการฝึกอบรมแบ่งออกซ้ำ ๆ เป็น ชุดการฝึกอบรมที่มีขนาดม. 1 และชุดทดสอบที่มีขนาด 1 ในรูปแบบที่เป็นไปได้ทั้งหมด [26]. ในกระดาษนี้ถ้า K-NN ปรากฏบนด้านบนของรูปพร้อมกับข้อผิดพลาดปล่อยให้ใครออกและความถูกต้องของมันหมายความว่าเราจะใช้การตั้งค่า k เพื่อนบ้านใกล้ที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการตั้งค่าเพื่อนบ้านละ สำหรับวัตถุที่มี
ตำแหน่งฉันสมมติว่าตำแหน่งของ K ที่เพื่อนบ้าน J1
· · · , JK , แล้วเพียงเซลล์อยู่ที่
( i , J1 ) · · · ( i , JK ) จะแสดง หมายเหตุ ในการตั้งค่านี้
Matrix ไม่สมมาตร เพราะวัตถุนั้นเป็น
เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของวัตถุ B ไม่ได้หมายความว่า B คือ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของรูป A .
) ในฟิค8 ( หน้าสุดท้าย )
เป็นภาพประกอบของการตั้งค่านี้ ข้อมูลสวนสัตว์ชุดที่ใช้ใน
รูปที่มาจาก UCI พื้นที่เก็บข้อมูล มี 101
กรณีมี 7 ชั้นเรียน { สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม , นก , สัตว์เลื้อยคลาน , F ish ,
สัตว์ครึ่งบกครึ่งน้ำ แมลง และสัตว์ที่ไม่มีกระดูกสันหลัง } .
ในการตั้งค่าระยะห่างธรณีประตู เซลล์เหล่านั้นจะแสดงระยะทางที่น้อยกว่าค่า

( จร . ในการตั้งค่านี้เมทริกซ์สมมาตร . รูป :
b ) ในรูปที่ 8 ( หน้าสุดท้าย ) เป็นตัวอย่างของการตั้งค่านี้ .
ในบรรยากาศเพื่อนบ้านละ มันเป็นเรื่องง่ายที่จะหา
ปล่อยออกข้ามการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งในชุดของ
กรณีการฝึกอบรมเป็นซ้ำๆ แบ่งเป็นชุดฝึก
ขนาด m − 1 และทดสอบ ชุดขนาด 1 ในวิธีที่เป็นไปได้ทั้งหมด [ 26 ] .
ในกระดาษนี้ถ้า k-nn ปรากฏที่ด้านบนของรูปตาม
กับปล่อยออกข้อผิดพลาดและความถูกต้องหมายถึงเรา
โดยใช้การตั้งค่าเพื่อนบ้านละ .