The figure depicted the first two p

The figure depicted the first two principal components represented in 99.62% of the variance in the
data set. Additional to the PCA a feed-forward backpropagation neural network was applied and the
validation was obtained with the “leave-one-out” method, as can be seen in Figure 8, where a
classification rate of 100% was achieved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแสดงส่วนประกอบหลักสองครั้งแรกแสดงใน 99.62% ของความแปรปรวนในการชุดข้อมูล เพิ่มเติมการ PCA เครือข่ายประสาท backpropagation ฟีดไปใช้ และการได้รับการตรวจสอบ ด้วยวิธี "ลาหนึ่งเช็ค" สามารถเห็นได้ในรูปที่ 8 ที่เป็นประเภทอัตราร้อยละ 100 สำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ปรากฎครั้งแรกที่สององค์ประกอบหลักเป็นตัวแทนในการ 99.62% ของความแปรปรวนใน
ชุดข้อมูล เพิ่มเติมเพื่อ PCA ฟีดไปข้างหน้าเครือข่ายประสาทแพร่กระจายย้อนกลับถูกนำไปใช้และ
การตรวจสอบที่ได้รับกับ "ปล่อยใครออก" วิธีการที่สามารถมองเห็นได้ในรูปที่ 8 ซึ่งเป็น
อัตราการจัดหมวดหมู่ของ 100% ก็ประสบความสำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปภาพแรกหลัก 2 ส่วนประกอบที่แสดงใน 99.62 % ของความแปรปรวนในชุดข้อมูล เพิ่มเติมเพื่อ PCA เป็น feed-forward ข่ายงานประสาทแบบประยุกต์และตรวจสอบได้ด้วยการ " ปล่อย " วิธีที่สามารถเห็นได้ในรูปที่ 8 ที่อัตราการจำแนก 100% ได้บรรลุแล้ว