From the results and analysis prese

From the results and analysis presented in section 4.2 it can be seen that the SCENT
model is capable of discovering interesting hierarchical structure in unlabelled data, as
well as providing a straightforward codevector reduction. The SCENT model has
succeeded in producing a hierarchical tree structure reflecting the clear visual differences
between the images and is capable of learning stable hierarchical clusters that include
both super and sub categories from semantic data.
The development of classification hierarchy models such as HART and SCENT allows
for rapid high level analysis of data sets. Critical features of the data are easily
identified, as are any features of little statistical significance, at a number of levels
within any natural hierarchy of the data set. The top-down approach of SCENT allows
for the development of flexible prototype clusters based on hierarchical code vectors of
an unlabelled data set.
The full theoretical relationship between training data, in general, and the resulting
structures produced by SCENT is an issue currently being investigated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากผลการวิเคราะห์ที่นำเสนอในหัวข้อ 4.2 จะเห็นได้ที่กลิ่นรุ่นมีความสามารถในการค้นพบโครงสร้างลำดับชั้นที่น่าสนใจในข้อมูล unlabelled เป็นรวมทั้งให้ลด codevector ตรงไปตรงมา มีแบบกลิ่นประสบความสำเร็จในการผลิตโครงสร้างแผนภูมิลำดับชั้นสะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างของภาพระหว่างภาพ และมีความสามารถในการเรียนรู้มั่นคงลำดับที่คลัสเตอร์ที่มีซุปเปอร์และย่อยประเภทจากข้อมูลทางตรรกการจัดประเภทตามลำดับชั้นการพัฒนาโมเดลเช่นฮาร์ทและกลิ่นสำหรับอย่างรวดเร็วสูงระดับการวิเคราะห์ชุดข้อมูล ลักษณะสำคัญของข้อมูลได้ง่ายระบุ เป็นน้อยนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับคุณลักษณะใด ๆภายในลำดับชั้นต่าง ๆ ธรรมชาติของชุดข้อมูล ทำให้วิธีแบบบนลงล่างของกลิ่นสำหรับการพัฒนาของคลัสเตอร์ต้นแบบยืดหยุ่นตามลำดับรหัสเวกเตอร์ของชุดข้อมูลที่ unlabelledทั้งทฤษฎีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ทั่วไป การฝึกอบรมและการส่งผลโครงสร้างผลิตจากกลิ่นเป็นปัญหาอยู่ในขณะนี้การสอบสวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากผลการวิเคราะห์และนำเสนอในส่วน 4.2
จะเห็นได้ว่ากลิ่นรูปแบบที่มีความสามารถของการค้นพบโครงสร้างลำดับชั้นข้อมูลที่น่าสนใจในการปิดฉลากเช่นเดียวกับการให้การลด
codevector ตรงไปตรงมา รุ่นกลิ่นได้ประสบความสำเร็จในการผลิตโครงสร้างลำดับชั้นสะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่างของภาพที่ชัดเจนระหว่างภาพและมีความสามารถในการเรียนรู้กลุ่มลำดับชั้นที่มีเสถียรภาพที่รวมทั้งสองประเภทสุดและย่อยจากข้อมูลความหมาย. การพัฒนารูปแบบลำดับชั้นของการจัดหมวดหมู่เช่นฮาร์ตและกลิ่นช่วยให้สำหรับการวิเคราะห์ในระดับสูงอย่างรวดเร็วของชุดข้อมูล คุณสมบัติที่สำคัญของข้อมูลที่จะได้อย่างง่ายดายระบุเช่นเดียวกับคุณสมบัติใด ๆ ของนัยสำคัญทางสถิติเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่จำนวนของระดับภายในลำดับชั้นของธรรมชาติใดๆ ของชุดข้อมูล วิธีการจากบนลงล่างของกลิ่นช่วยให้สำหรับการพัฒนาของกลุ่มต้นแบบที่มีความยืดหยุ่นขึ้นอยู่กับเวกเตอร์รหัสลำดับชั้นของชุดข้อมูลป้ายกำกับ. ความสัมพันธ์เต็มรูปแบบทฤษฎีระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมโดยทั่วไปและส่งผลให้โครงสร้างที่ผลิตโดยกลิ่นเป็นปัญหาในขณะนี้การตรวจสอบ.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลจากการวิเคราะห์และนำเสนอในส่วนที่ 2 จะเห็นได้ว่า กลิ่น
รูปแบบสามารถค้นพบที่น่าสนใจในโครงสร้างลำดับชั้นข้อมูล unlabelled เป็น
รวมทั้งการให้การ codevector ตรงไปตรงมา กลิ่นนางแบบ
ประสบความสำเร็จในการผลิตลำดับชั้นโครงสร้างต้นไม้ที่สะท้อนให้เห็นถึงความแตกต่าง
ภาพชัดเจนระหว่างภาพและมีความสามารถในการเรียนรู้แบบกลุ่มที่รวมทั้งมั่นคง
ซูเปอร์ และประเภทย่อย จากข้อมูลทางตรรก .
การพัฒนาการจำแนกลำดับชั้นรูปแบบเช่นกวางและกลิ่นให้
สำหรับการวิเคราะห์ระดับสูงอย่างรวดเร็วของชุดข้อมูล คุณสมบัติที่สำคัญของข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
ระบุเป็นคุณสมบัติของสถิติน้อย ที่จำนวนของระดับ
ภายในลำดับขั้นตามธรรมชาติของชุดข้อมูล วิธีการแบบบนลงล่างของกลิ่นให้
เพื่อพัฒนาความยืดหยุ่นต้นแบบกลุ่มตามลำดับชั้นรหัสเวกเตอร์ของชุดข้อมูลที่ unlabelled
.
เต็มทฤษฎีความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล การฝึกอบรมโดยทั่วไป และผลผลิตโดย
โครงสร้างกลิ่นเป็นประเด็นที่กำลังถูกสืบสวน .