3.3.2. Result of CAThe k-means Dist

3.3.2. Result of CA

The k-means Distance and Euclidean Distance were chosen as a measure of similarity to classify the honey samples from five geo-graphical origins. The results of the correction rate were shown in Table 6. It could be concluded that the data processed with square transformation classified by the k-means Distance (the nearest distance method) had the highest the correction rate: 97.5%. The result was presented as a dendogram (Fig. 10). At the distance, D = 0.06286, the five kinds of honey samples were separated into four independent clusters: cluster I, RL 1–8; cluster II, GS 1–8; clus-ter III, TC 1–8; cluster IV, FY 1–8, WS 1–8. One sample (FY 1) linked with wrong group. The CA model had a similar result with the 2D-PCA, but worked worse than 3D-PCA

Kết quả (Việt) 2:

3.3.2. Kết quả của CA k-means Khoảng cách và cách Euclide đã được chọn là một biện pháp tương tự để phân loại các mẫu mật ong từ năm nguồn gốc địa lý đồ họa. Các kết quả của tốc độ điều chỉnh được thể hiện trong Bảng 6. Nó có thể kết luận rằng các dữ liệu được xử lý với biến đổi vuông được phân loại theo các k-means cách (phương pháp khoảng cách gần nhất) có tỷ lệ cao nhất điều chỉnh: 97,5%. Kết quả được trình bày như là một dendogram (Fig. 10). Ở khoảng cách, D = 0,06286, năm loại mẫu mật ong đã được tách thành bốn cụm độc lập: nhóm I, RL 1-8; cụm II, GS 1-8; clus-ter III, TC 1-8; cụm IV, FY 1-8, WS 1-8. Một mẫu (FY 1) liên kết với nhóm sai. Các mô hình CA đã có một kết quả tương tự với 2D-PCA, nhưng làm việc tồi tệ hơn so với 3D-PCA