The DL2 (Euclidean distance) is kno

The DL2 (Euclidean distance) is known to be less robust against outliers than the DL1 (city
block distance) [3]. We have chosen to use DRL1 which weights the contribution of each
element to DL1 according to the magnitudes.
Classification Performance: Let N
w1
t
, N
w2
t
show the number of test vectors in set Tt which
are known to belong to the w1 and w2 classes, respectively. For a diagnosis problem like
this, the analysis of four ratios can represent our method’s performance. Let t pwi
, f nwi
show the number of correct and missed classifications for class wi respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

DL2 (ระยะทางแบบยุคลิด) เป็นที่รู้จักกันจะแข็งแกร่งน้อยกับค่าผิดปกติกว่า DL1
(เมืองระยะทางบล็อก) [3] เราได้เลือกที่จะใช้ DRL1
ซึ่งน้ำหนักส่วนร่วมของแต่ละองค์ประกอบDL1 ตามขนาดได้.
การจัดจำแนกของประสิทธิภาพการทำงาน: Let ไม่มี
w1
เสื้อ, N W2 ทีแสดงหมายเลขของเวกเตอร์ทดสอบในชุด Tt ซึ่งเป็นที่รู้จักกันอยู่ใน w1 และ w2 เรียนตามลำดับ สำหรับปัญหาการวินิจฉัยเช่นนี้การวิเคราะห์อัตราส่วนสี่สามารถเป็นตัวแทนของผลการดำเนินงานของเราวิธีการของ ให้เสื้อ PWI ฉ NWI- สนามแสดงจำนวนการจำแนกประเภทที่ถูกต้องและไม่ได้รับสำหรับการเรียนไร้ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ dl2 ( ระยะทางแบบยุคลิด ) เป็นที่รู้จักกันจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่ากับผิดปกติกว่า DL1 ( ระยะทางเมือง
บล็อก ) [ 3 ] เราได้เลือกใช้ drl1 ซึ่งน้ำหนักส่วนหนึ่งของแต่ละองค์ประกอบตาม
DL1 ขนาด .
ประสิทธิภาพหมวดหมู่ : W1
T

ให้ N , W2 N

T
แสดงจํานวนทดสอบเวกเตอร์ในชุด TT ซึ่ง
จะเรียกว่าเป็นของ W1 W2 และเรียนตามลำดับสำหรับการวินิจฉัยปัญหา เช่น
นี้ การวิเคราะห์อัตราส่วนแสดงประสิทธิภาพของวิธีการสี่ของเรา ให้ t เหตุใด
, F nwi
แสดงจำนวนที่ถูกต้อง และพลาดเรื่องกับวีเรียนตามลำดับ