The k-means Distance and Euclidean

The k-means Distance and Euclidean Distance were chosen as a measure of similarity to classify the honey samples from five floral origins. The results of the correction rate were shown in Table 4. It could be concluded that seven models had the same result. The data processed with square transformation classified by k-means Distance and Euclidean Distance had the stable result, and Euclid-ean Distance (the nearest distance method) had the best result, so the intersectant result was taken and the correction rate was 95%. The result was presented as a dendogram (Fig. 4). At the distance D = 0.13276, similar results were achieved with PCA, which showed that the honey samples from five floral origins were grouped into two clusters: cluster I, Acacia 1–8, and Astragali 1–8; cluster II, Data 1–8, Vitex 1–8, and Buckwheat 1–8. At the distance D = 0.07393, five groups honey samples were separated into five independent clusters: cluster I, Astragali 1–8; cluster II, Acacia 1–8; cluster III, Buckwheat 1–8, Data 5, and Vitex 5; cluster IV, Vitex 1–4 and 6–8; cluster V, Data 1–4 and 6–8. At this distance, CA showed results different from those of PCA. There were two samples (Data 5 and Vitex 5) linked with wrong group. The cluster-ing classification was not completely successful and the total correction rate was 95%.

Kết quả (Việt) 1:

K-có nghĩa là khoảng cách và khoảng cách Euclide được chọn như một biện pháp tương tự để phân loại các mẫu mật ong từ năm nguồn gốc Hoa. Kết quả của mức điều chỉnh được hiển thị trong bảng 4. Nó có thể được kết luận rằng bảy mô hình đã có kết quả tương tự. Dữ liệu xử lý với vuông chuyển đổi phân loại bởi k-có nghĩa là khoảng cách và khoảng cách Euclid đã ổn định kết quả, và khoảng cách Euclid-ean (phương pháp khoảng cách gần nhất) có kết quả tốt nhất, do đó, kết quả intersectant đã được đưa và mức chỉnh là 95%. Kết quả đã được trình bày như là một dendogram (hình 4). Ở khoảng cách D = 0.13276, kết quả tương tự đã đạt được với PCA, mà cho thấy các mẫu mật ong từ nguồn gốc Hoa năm đã được nhóm lại thành hai cụm: cụm tôi, Acacia 1-8, và Astragali 1-8; cụm II, dữ liệu 1-8, Vitex 1-8, và kiều mạch 1-8. Ở khoảng cách D = 0.07393, năm nhóm mật ong mẫu đã được tách ra vào năm độc lập cụm: cụm I, Astragali 1-8; cụm II, Acacia 1-8; cụm III, kiều mạch 1-8, dữ liệu 5, và Vitex 5; cụm IV, Vitex 1-4 và 6-8; Cụm V, dữ liệu 1-4 và 6-8. Ở khoảng cách này, CA cho thấy kết quả khác nhau từ những người của PCA. Đã có hai mẫu (dữ liệu 5 và Vitex 5) được liên kết với nhóm sai. Phân loại cụm-ing đã không hoàn toàn thành công và tất cả chỉnh tỷ lệ là 95%.

Kết quả (Việt) 2:

Các 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 hoa. Các kết quả của tốc độ điều chỉnh được thể hiện trong Bảng 4. Nó có thể kết luận rằng bảy mô hình có cùng một kết quả. Các dữ liệu được xử lý với biến đổi vuông phân loại theo k-means Khoảng cách và cách Euclide đã có kết quả ổn định, và cách Euclid-EAN (phương pháp khoảng cách gần nhất) đã có kết quả tốt nhất, nên kết quả intersectant được chụp và điều chỉnh tỷ lệ là 95%. Kết quả được trình bày như là một dendogram (Fig. 4). Ở khoảng cách D = 0,13276, kết quả tương tự đã đạt được với PCA, cho thấy rằng các mẫu mật ong từ năm nguồn gốc hoa được chia thành hai cụm: cụm I, Acacia 1-8, và Astragali 1-8; cụm II, liệu 1-8, Vitex 1-8, 1-8 và kiều mạch. Ở khoảng cách D = 0,07393, năm nhóm mẫu mật ong đã được tách thành năm nhóm độc lập: nhóm I, Astragali 1-8; cụm II, Acacia 1-8; cụm III, Kiều mạch 1-8, dữ liệu 5, và Vitex 5; cụm IV, Vitex 1-4 và 6-8; Cụm V, liệu 1-4 và 6-8. Ở khoảng cách này, CA đã cho thấy kết quả khác nhau từ những người của PCA. Có hai mẫu (Data 5 và Vitex 5) liên kết với nhóm sai. Việc phân cụm-ing là không hoàn toàn thành công và tổng mức điều chỉnh là 95%.