Shaded similarity matrix is a visua

Shaded similarity matrix is a visualization approach used
in hierarchical cluster analysis. This paper takes the unified
point on viewing classification and clustering (supervised
and unsupervised learning) from some researchers [22, 18,
8]. This leads us to believe shaded similarity matrix can
also be used in the task of classification visualization.
In this paper, we investigated how shaded similarity matrix
is used to visualize two popular classification methods:
nearest neighbor and decision tree. We also explored a
method to solve large data sets by using ensemble classification
and sampling techniques.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมทริกซ์คล้ายเงาเป็นวิธีการแสดงภาพประกอบเพลงที่ใช้ในการแบ่งลำดับชั้น เอกสารนี้ใช้การรวมชี้ดูประเภท และคลัสเตอร์ (มีคนดูแลและ unsupervised เรียน) จากนักวิจัยบาง [22, 188] . นี้นำเราเชื่อว่า เมทริกซ์คล้ายสีเทาสามารถยัง สามารถใช้ในงานการแสดงภาพประกอบเพลงประเภทในเอกสารนี้ เราตรวจสอบเมทริกซ์คล้ายสีเทาไรใช้ในการมองเห็นภาพสองประเภทที่นิยมวิธี:เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและต้นไม้การตัดสินใจ เรายังสำรวจการวิธีการแก้ไขชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้การจัดประเภทของวงดนตรีและเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมทริกซ์สีเทาคล้ายคลึงกันคือวิธีการสร้างภาพที่ใช้ในการวิเคราะห์กลุ่มลำดับชั้น กระดาษนี้จะใช้เวลาแบบครบวงจรจุดดูการจัดหมวดหมู่และการจัดกลุ่ม(ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ใกล้ชิด) จากนักวิจัยบางคน [22, 18, ​​8] นี้ทำให้เราจะเชื่อเมทริกซ์สีเทาสามารถคล้ายคลึงกัน. นอกจากนี้ยังนำไปใช้ในงานของการสร้างภาพการจัดหมวดหมู่ในบทความนี้เราจะตรวจสอบว่าเมทริกซ์สีเทาคล้ายคลึงกันถูกนำมาใช้เพื่อให้มองเห็นทั้งสองวิธีการจัดหมวดหมู่ยอดนิยม: เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและต้นไม้ตัดสินใจ นอกจากนี้เรายังสำรวจวิธีการที่จะแก้ปัญหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ชุดการจัดหมวดหมู่และการสุ่มตัวอย่างเทคนิค

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความเหมือน Matrix สีเทาเป็นภาพวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์กลุ่ม
ลำดับชั้น . กระดาษนี้จะจุดใหม่ในการจำแนกและแบ่งกลุ่มข้อมูล ( ดู

แล้วมีการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ) จากนักวิจัยบางคน [ 22 , 18 ,
8 ] นี้ทำให้เราเชื่อว่าสีเทาความเหมือนเมทริกซ์สามารถ
ยังสามารถใช้ในงานของการแสดงหมวดหมู่ .
ในกระดาษนี้เราตรวจสอบพบว่าสีเทาใช้เห็นความเหมือนเมทริกซ์
เป็นสองวิธีการจำแนกที่นิยม :
เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและต้นไม้ตัดสินใจ เรายังได้สํารวจ
วิธีการแก้ไขชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้
ประเภทวงดนตรีและเทคนิคการสุ่มตัวอย่าง