when all soymilks were subjected to

when all soymilks were subjected to PCA , 83.1% of the variance was described by principal components (PC) 1 and 2 ( figure 1) PC 1 explained 71.0% of the variance and was composed of cooked notes ( cooked milk, cooked grain, bran, malty, and caramel), nutty, dairy, potato , and salty attributes. PC 2 explained 12.1% of the variance and was described by oily texture. The large number of attributes evaluated makes it hard to distinguish clusters of related terms. Therefore, reduction of the number of attributes would be beneficial

Kết quả (Việt) 1:

khi tất cả soymilks đã phải chịu để PCA, 83,1% của phương sai được miêu tả bởi chính các thành phần (PC) 1 và 2 (hình 1) 1 máy tính giải thích 71.0% của phương sai và bao gồm ghi chú nấu chín (nấu chín sữa, nấu chín hạt, bran, malty, và caramel), hấp dẫn, sữa, khoai tây, và các thuộc tính mặn. PC 2 giải thích 12,1% của phương sai và được miêu tả bởi dầu kết cấu. Nhiều thuộc tính đánh giá làm cho nó khó để phân biệt với cụm từ liên hệ. Do đó, giảm số lượng các thuộc tính sẽ có lợi

Kết quả (Việt) 2:

khi tất cả soymilks đã phải chịu PCA, 83,1% của phương sai được mô tả bởi các thành phần chính (PC) 1 và 2 (hình 1) PC 1 giải thích 71,0% của phương sai và đã bao gồm ghi chú nấu chín (nấu chín sữa, ngũ cốc nấu chín, cám , malty, và caramel), hấp dẫn, sữa, khoai tây, và các thuộc tính mặn. PC 2 giải thích 12.1% của phương sai và đã được mô tả bởi kết cấu da dầu. Số lượng lớn các thuộc tính được đánh giá làm cho nó khó khăn để phân biệt các cụm từ có liên quan. Vì vậy, giảm số lượng các thuộc tính sẽ có lợi