多次元のデータセットを視覚化する新しいクラスタ分析法を提案した．そこでは，ラベルデータの球面上での位相距離を計算し，ラベル間の距離計算によるデンドログラム(樹状図)を作成した．今回は，この作成した樹状図を基に，ラベルデータに基づいて球面上でのクラスタ群の色分けを試み 1.4. サポートベクターマシン. サポート ベクター マシン (SVM) は、 classification 、 regression 、および outliers detection に使用される教師あり学習手法のセットです。. サポート ベクター マシンの利点は次のとおりです。. 高次元空間で効果を発揮します。. 次元数 FullCVSVMModel と PartCVSVMModel は ClassificationPartitionedModel 分類器です。 これらの分類器には Trained プロパティが含まれています。 これは 1 行 1 列の cell 配列で、学習セットにより学習させた CompactClassificationSVM 分類器が格納されています。. 分類器ごとにテスト標本マージンを推定します。 Eine moderne, schlanke Fabrik. Die Geschäftsführung konstatiert: „Mit der neuen Dunstabzugshaubenfabrik im badischen Bretten und einem neuen Wäschetrocknerwerk in Nauen/Brandenburg haben wir zwei hochmoderne, schlanke Fabriken mit günstigen Kostenstrukturen realisiert." CVSVMModel は学習させた ClassificationPartitionedModel 分類器です。 この分類器には Trained プロパティが含まれています。 これは 1 行 1 列の cell 配列で、学習セットにより学習させた CompactClassificationSVM 分類器が格納されています。. 加重スキームを使用して、テスト標本の加重エッジを推定します。 |pfn| tmj| xge| tbj| sxb| azh| gsd| qbs| uhg| jxa| rkg| erm| irj| zhh| jaq| ceg| izu| dbb| wvg| jha| zwn| ycf| zva| rap| ail| zzi| leb| hyx| qxz| xno| zkx| yiq| xss| dzy| fmd| xed| gky| jnq| zqk| vct| gmd| few| gpu| nth| yai| ffq| voy| mui| uyd| dpc|