. This classification techniqueuses

. This classification technique
uses linear discriminant functions which are derived from
disjointed PCA of the data. This means each group of the objects is
subjected independently to PCA keeping its complexity. Then, the
area of acceptance, for the model is taken into account. A set of
functions is derived from each group under consideration by

Kết quả (Việt) 1:

. Kỹ thuật phân loại nàysử dụng chức năng biệt thức tuyến tính có nguồn gốc từPCA rời rạc của dữ liệu. Điều này có nghĩa là mỗi nhóm các đối tượngphải chịu sự độc lập PCA giữ phức tạp của nó. Sau đó, cácdiện tích chấp nhận, cho các mô hình được đưa vào tài khoản. Một tập hợp cácchức năng có nguồn gốc từ mỗi nhóm đang được xem xét bởi

Kết quả (Việt) 2:

. Kỹ thuật phân loại này
sử dụng các chức năng biệt thức tuyến tính có nguồn gốc từ
rời rạc PCA của dữ liệu. Điều này có nghĩa là mỗi nhóm của các đối tượng là
đối tượng độc lập để PCA giữ phức tạp của nó. Sau đó, các
khu vực chấp nhận, cho mô hình được đưa vào tài khoản. Một tập hợp các
chức năng có nguồn gốc từ mỗi nhóm được xem xét bởi