For each of the three classes we al

For each of the three classes we also compute the ranking of their examples for being anomalous. For instance,
the topmost anomaly in every class has ranking 0, the second anomaly has ranking 1, and so on. This ordering is
based on the results of the first method presented in [18].
The method is an O(n
2
) algorithm that exhaustively computes the similarity (via cross correlation) between each pair
of light-curves. The anomaly score for each light-curve is
simply the weighted average of its n − 1 similarity scores

Kết quả (Việt) 1:

Cho mỗi ba lớp học, chúng tôi cũng tính toán xếp hạng của họ ví dụ là bất thường. Ví dụ,sự bất thường trên cùng trong mỗi lớp có Xếp hạng 0, sự bất thường thứ hai có 1, xếp hạng và vân vân. Thứ tự này làDựa trên kết quả của phương pháp đầu tiên trình bày trong [18].Các phương pháp là một O (n2) thuật toán exhaustively tính tương tự (thông qua cross tương quan) giữa các cặpánh sáng-đường cong. Điểm bất thường cho mỗi đường cong ánh sángchỉ đơn giản là mức trung bình của nó điểm n − 1 tương tự trọng

Kết quả (Việt) 2:

Đối với mỗi một trong ba lớp học, chúng tôi cũng tính toán thứ hạng của các ví dụ của họ cho là bất thường. Ví dụ,
sự bất thường trên cùng trong mỗi lớp học đã xếp hạng 0, sự bất thường thứ hai đã xếp hạng 1, và như vậy. Sự sắp xếp này được
dựa trên kết quả của phương pháp đầu tiên được trình bày trong [18].
Phương pháp này là một O (n
2
) thuật toán mà tính cách thấu đáo sự giống nhau (thông qua sự tương quan chéo) giữa mỗi cặp
của ánh sáng đường cong. Điểm số bất thường đối với mỗi ánh sáng đường cong là
chỉ đơn giản là trung bình có trọng số của n của nó - 1 điểm tương đồng