This RQ compares different data min

This RQ compares different data mining techniques that have been used in the selected articles. Since most of the articles
based their findings on either weak statistical analysis or without using any statistics, we built our comparison based on their
judgments, which relied on the experiment they made or by referring to their article references. For instance, papers (A31, A53)
indicate that the SVM technique is one of the best categorization and feature selection techniques available relying on references
published in 1998 and 2003; however, the paper was published in 2013. Further details are provided in Section 5.
After reviewing the papers selected, we found that many papers have common findings on the same data mining techniques.
For instance, papers (A31, A45, A53, A59) found that SVM outperforms other techniques such as Naïve Bayes. In contrast,
papers (A41, A51) claimed that Naïve Bayes and MLP are performed better than SVM. Some other papers (A3, A20, A35)
claimed that K-Means performed better than other techniques such as C4.5. Finally, (A42, A60) found that the DBA technique
outperforms other techniques in terms of working with noisy

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

RQ นี้เปรียบเทียบเทคนิคเหมืองข้อมูลต่าง ๆ ที่ใช้ในบทความที่เลือก ส่วนใหญ่ของบทความตามผลวิเคราะห์ทางสถิติใดอ่อนแอ หรือโดย ไม่ใช้สถิติใด ๆ เราสร้างของเราเปรียบเทียบคะแนนจากการใช้ดุลยพินิจ ซึ่งอาศัย บนพวกเขาทำการทดลอง หรือ โดยอ้างอิงถึงการอ้างอิงบทความของพวกเขา เช่น เอกสาร (A31, A53)บ่งชี้ว่า เทคนิค SVM สุดประเภทและคุณลักษณะเทคนิคในการเลือกอยู่อาศัยอ้างอิงอย่างใดอย่างหนึ่งเผยแพร่ในปี 1998 และ 2003 อย่างไรก็ตาม กระดาษถูกตีพิมพ์ในปี 2556 รายละเอียดเพิ่มเติมไว้ในข้อ 5หลังจากตรวจสอบเอกสารที่เลือก เราพบว่า กระดาษจำนวนมากมีผลการวิจัยทั่วไปเทคนิคเหมืองข้อมูลเดียวกันเช่น เอกสาร (A31, A45, A53, A59) พบว่า SVM มีประสิทธิภาพสูงกว่าเทคนิคอื่น ๆ เช่น Bayes ไร้เดียงสา ในความคมชัดเอกสาร (A41, A51) อ้างว่า ไร้เดียงสา Bayes และ MLP ดำเนินการดีกว่า SVM บางเอกสารอื่น ๆ (A3, A20, A35)อ้างว่า ถึงทำได้ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ เช่น C4.5 ในที่สุด, (A42, A60) พบว่าเทคนิค DBAมีประสิทธิภาพสูงกว่าเทคนิคอื่น ๆ ในแง่ของการทำงานกับเสียงดัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

RQ นี้จะเปรียบเทียบเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันที่มีการใช้ในบทความที่เลือก เนื่องจากส่วนใหญ่ของบทความ
ตามผลการวิจัยของพวกเขาในทั้งการวิเคราะห์ทางสถิติที่อ่อนแอหรือไม่มีการใช้สถิติใด ๆ เราสร้างการเปรียบเทียบของเราขึ้นอยู่กับพวกเขา
ตัดสินซึ่งอาศัยการทดลองที่พวกเขาทำหรือการหมายถึงการอ้างอิงบทความของพวกเขา ยกตัวอย่างเช่นเอกสาร (A31, A53)
แสดงให้เห็นว่าเทคนิค SVM เป็นหนึ่งในที่ดีที่สุดสำหรับการจำแนกประเภทและการเลือกคุณลักษณะเทคนิคใช้ได้อาศัยการอ้างอิง
การตีพิมพ์ในปี 1998 และ 2003 แต่กระดาษที่ถูกตีพิมพ์ในปี 2013 รายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่บัญญัติไว้ในมาตรา 5
หลังจากตรวจสอบเอกสารที่เลือกเราพบว่าเอกสารจำนวนมากมีผลการวิจัยที่พบบ่อยเกี่ยวกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลเดียวกัน.
ตัวอย่างเช่นเอกสาร (A31, A45, A53, A59 ) พบว่ามีประสิทธิภาพดีกว่า SVM เทคนิคอื่น ๆ เช่นNaïve Bayes ในทางตรงกันข้าม
เอกสาร (A41, A51) อ้างว่าไร้เดียงสา Bayes และ MLP จะดำเนินการดีกว่า SVM บางเอกสารอื่น ๆ (A3, A20, A35)
อ้างว่า K-หมายถึงการดำเนินการที่ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ เช่น C4.5 สุดท้าย (A42, A60) พบว่าเทคนิคนั้น DBA
มีประสิทธิภาพดีกว่าเทคนิคอื่น ๆ ในแง่ของการทำงานกับที่มีเสียงดัง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

RQ นี้เปรียบเทียบเทคนิคเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันที่ใช้ในการเลือกบทความ เนื่องจากส่วนใหญ่ของบทความจากผลการวิจัยของพวกเขาในการวิเคราะห์เชิงสถิติ หรืออ่อนแอโดยไม่ใช้สถิติใด ๆ ที่เราสร้างขึ้นบนพื้นฐานการเปรียบเทียบของเราตัดสินซึ่งอาศัยการทดลองที่พวกเขาทำหรือโดยอ้างถึงบทความอ้างอิงของพวกเขา ตัวอย่างเอกสาร ( ขาย A53 , )พบว่าเทคนิค SVM เป็นหนึ่งในประเภทที่ดีที่สุดและคุณลักษณะการเลือกเทคนิคที่มีอยู่อาศัยการอ้างอิงตีพิมพ์ในปี 1998 และ 2003 อย่างไรก็ตาม กระดาษที่ถูกตีพิมพ์ในปี 2013 รายละเอียดเพิ่มเติมไว้ใน มาตรา 5หลังจากตรวจสอบเอกสารคัดสรร เราพบว่าเอกสารมีข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับเทคนิคของเหมืองข้อมูลแบบเดียวกันตัวอย่างเอกสาร ( ขาย a45 A53 , , , a59 SVM ) พบว่าโปรโตเทคนิคอื่น ๆเช่น na ไตได้ Bayes . ในทางตรงกันข้ามเอกสาร ( A41 a51 , ) อ้างว่า na ไตได้ Bayes MLP จะแสดงได้ดีกว่าและ SVM . เอกสารอื่น ๆ ( A3 a20 A35 , )อ้างว่า k-means แสดงได้ดีกว่าเทคนิคอื่น ๆเช่นโปรแกรม C4.5 . สุดท้าย ( a42 a60 , เทคนิค dBA ) พบว่าการให้ผลดีกว่าเทคนิคอื่น ๆในแง่ของการทำงานกับเสียงดัง