behind of this research. Therefore,

behind of this research. Therefore, this study was aimed to use this
technique for the binary discrimination of beer types. However
before that the visualization of the data set is made by PCA, while
LDA as a classifier technique is addressed on the important variables.
SIMCA and PLS-DA were also used in this study to compare
the binary discrimination capabilities of those methods with both
SVM and LDA.

Kết quả (Việt) 1:

phía sau của nghiên cứu này. Do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích để sử dụngkỹ thuật cho đối xử phân biệt nhị phân của các loại bia. Tuy nhiêntrước đó kiểu trực quan của dữ liệu thiết lập được thực hiện bởi PCA, trong khiCấp LDA CẢI như là một loại kỹ thuật là địa chỉ trên các yếu tố quan trọng.SIMCA và PLS-DA cũng được dùng trong nghiên cứu này để so sánhkhả năng phân biệt đối xử nhị phân của các phương pháp đó với cả haiSVM và cấp LDA CẢI.

Kết quả (Việt) 2:

đằng sau nghiên cứu này. Vì vậy, nghiên cứu này nhằm mục đích sử dụng này
kỹ thuật cho sự phân biệt nhị phân của các loại bia. Tuy nhiên
trước đó hình dung của tập dữ liệu được thực hiện bởi PCA, trong khi
LDA là một kỹ thuật phân loại được đề cập trên các biến quan trọng.
SIMCA và PLS-DA cũng được sử dụng trong nghiên cứu này để so sánh
các khả năng phân biệt nhị phân của các phương pháp đó với cả hai
SVM và LDA.