Initially, we attempted to run a Ch

Initially, we attempted to run a ChiSquared test on these data to determine which
attributes were most related to the miles per gallon the car received. Unfortunately,
this failed due to a previously unknown limitation of the getAttrOrder function:
the target attribute was required to be discrete. As such, we were forced to use
the number of cylinders in the engine as the target, as this was the most easily
decimated attribute. Once we determined which variables were most important,
they were assigned to the x-axis, y-axis, z-axis, glyph size, and glyph color variables,
in order of decreasing importance. Because this failed to display whether a
particular vehicle’s engine had 3, 4, 5, 6 or 8 cylinders, we divided the data into 6
graphs, one for each number of cylinders and one that combined them all. We also
used a gtb-axis and ivtext to create a key for the graph, explaining how attributes
were displayed on the graph. All of this was placed into one large ivmuseum.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เริ่มแรก เราพยายามที่จะรันการทดสอบ ChiSquared ในข้อมูลเหล่านี้เพื่อกำหนดซึ่งแอตทริบิวต์ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับไมล์ต่อแกลลอนรถรับ อับนี้ล้มเหลวเนื่องจากข้อจำกัดที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ของฟังก์ชัน getAttrOrder:แอตทริบิวต์เป้าหมายไม่จำเป็นต้องแยกกัน เช่น เราถูกบังคับให้ใช้เป็นจำนวนถังในเครื่องเป้าหมาย เช่นนี้มากที่สุดแอตทริบิวต์ decimated เมื่อเรากำหนดตัวแปรที่มีความสำคัญมากที่สุดพวกเขาถูกกำหนดให้แกน x แกน y, z-axis สัญลักษณ์ขนาด และตัว แปรสัญลักษณ์สีการลำดับความสำคัญลดลง เนื่องจากนี้ไม่สามารถแสดงว่าเป็นเครื่องยนต์เฉพาะรถมีถัง 3, 4, 5, 6 หรือ 8 เราแบ่งข้อมูลออกเป็น 6กราฟ หนึ่งสำหรับแต่ละหมายเลขถังและหนึ่งที่รวมพวกเขาทั้งหมด เรายังใช้แกนของ gtb และ ivtext ให้สร้างคีย์สำหรับกราฟ อธิบายวิธีแอตทริบิวต์ได้แสดงในกราฟ ทั้งหมดนี้มีอยู่ใน ivmuseum หนึ่งใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นแรกเราพยายามที่จะเรียกใช้การทดสอบ ChiSquared
กับข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบว่าคุณลักษณะส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับไมล์ต่อแกลลอนรถที่ได้รับ แต่น่าเสียดายที่นี้ล้มเหลวเนื่องจากข้อ จำกัด ที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ของฟังก์ชัน getAttrOrder: แอตทริบิวต์เป้าหมายที่ถูกต้องเป็นที่ไม่ต่อเนื่อง ดังนั้นเราจึงถูกบังคับให้ใช้จำนวนกระบอกสูบเครื่องยนต์เป็นเป้าหมายเช่นนี้เป็นได้ง่ายที่สุดทำลายแอตทริบิวต์ เมื่อเรากำหนดตัวแปรที่มีความสำคัญมากที่สุดที่พวกเขาได้รับมอบหมายให้แกน x แกน y, z แกนขนาดสัญลักษณ์และตัวแปรสีสัญลักษณ์, ในลำดับความสำคัญลดลง เพราะล้มเหลวในการแสดงไม่ว่าจะเป็นเครื่องยนต์โดยเฉพาะอย่างยิ่งมี 3, 4, 5, 6 หรือ 8 ถังเราแบ่งข้อมูลออกเป็น 6 กราฟหนึ่งสำหรับจำนวนของถังแต่ละคนและหนึ่งที่รวมพวกเขาทั้งหมด นอกจากนี้เรายังใช้แกน gtb และ ivtext เพื่อสร้างคีย์สำหรับกราฟอธิบายว่าคุณลักษณะที่มีการแสดงผลบนกราฟ ทั้งหมดนี้ถูกนำมาวางไว้ในที่เดียว ivmuseum ขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เริ่มแรก , เราพยายามที่จะเรียกใช้การทดสอบ chisquared ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบ ซึ่งคุณลักษณะส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับ
ไมล์ต่อแกลลอนรถรับ แต่น่าเสียดายที่
นี้ล้มเหลวเนื่องจากข้อจำกัดของฟังก์ชันที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ getattrorder :
คุณลักษณะเป้าหมายคือต้องไม่ต่อเนื่อง เช่น เราถูกบังคับให้ใช้
จำนวนกระบอกสูบในเครื่องยนต์ที่เป็นเป้าหมายนี้เป็นง่ายที่สุด
ทำลายคุณลักษณะ เมื่อเรากำหนด ซึ่งตัวแปรสำคัญที่สุด
พวกเขาถูกมอบหมายให้แกน x , แกน y , z ภาพ , ขนาด และสีสัญลักษณ์ตัวแปร
เพื่อลดความสำคัญ เพราะนี้ล้มเหลวที่จะแสดงว่าเครื่องยนต์
โดยเฉพาะรถได้ 3 , 4 , 5 , 6 หรือ 8 กระบอก เราแบ่งข้อมูลเป็น 6
กราฟหนึ่งสำหรับแต่ละหมายเลขของถัง และหนึ่งในนั้นรวมหมด นอกจากนี้เรายังใช้แกน gtb ivtext
และสร้างคีย์สำหรับกราฟ โดยอธิบายว่าลักษณะ
ถูกแสดงในกราฟ ทั้งหมดนี้ถูกวางไว้เป็นหนึ่งขนาดใหญ่ ivmuseum .