งานวิจัยนี้ได้ศึกษาปัญหาการจำแนกข้อ

งานวิจัยนี้ได้ศึกษาปัญหาการจำแนกข้อมูลด้วยอัลกอริทึมเคเนียร์เรสเนเบอร์ ซึ่งในการจำแนกข้อมูลจำเป็นต้องกำหนดค่า เค ของเคเนียร์เรสเนเบอร์ โดยค่า เค ที่กำหนดจะมีผลในการวิเคราะห์เพื่อจำแนกประเภทของข้อมูล หากกำหนดค่า เค ไม่เหมาะสมจะทำให้ค่าความแม่นตรงจากการจำแนกประเภทต่ำกว่าที่ควรจะเป็น นอกจากนั้นหากกำหนดค่า เค มากจะส่งผลให้การประมวลผลช้า และการที่ปรับค่า เค ไปตามลำดับจนกระทั่งได้ค่าความแม่นตรงที่สูง ไม่เป็นที่นิยมนักเนื่องจากจะใช้เวลาในการประมวลผลต่อครั้งในการปรับค่า เค มากแล้ว อาจจะไม่ได้ค่าความแม่นตรงสูงตามที่ต้องการ ดังนั้นงานวิจัยนี้ได้เสนอแนะวิธีการกำหนดค่า เค ที่เหมาะสมในการจำแนกข้อมูลแต่ละลักษณะที่จะส่งผลให้การจำแนกข้อมูลมีค่าความแม่นตรงสูง และสามารถช่วยให้ผู้ใช้สามารถประมาณค่า เค ที่เหมาะสมได้ในเวลาที่รวดเร็ว
การวิเคราะห์เพื่อให้ได้ซึ่งค่า เค ที่เหมาะสมสำหรับเคเนียร์เรสเนเบอร์นั้นจำเป็นต้องรู้ถึงลักษณะข้อมูลเดิมที่มี ซึ่งในที่นี้จะเลือกค่า เค โดยใช้กับข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์เพื่อจำแนกข้อมูลใหม่ที่เข้ามา ลักษณะของข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์ไม่ว่าจะเป็นลักษณะคลาสของข้อมูลหรือจำนวนของข้อมูล จะมีผลในการเลือกค่า เค ซึ่งในงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการเลือกค่า เค ที่เหมาะสมกับข้อมูลทางการแพทย์ โดยพิจารณาจากลักษณะของคลาส และจำนวนข้อมูล

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

This research has studied the problem with data classification algorithm in hotel restaurant near Birmingham, although the data required to determine the value of k k k hotel restaurant by the Harbour near the set will result in an analysis to classification of data. If you set the value of k is not appropriate to make up for the maen classification is lower than it should be. Additionally, if the configured applications will result in slower processing and optimization applications to, respectively, until the Max at maen. Not as popular with investors because it will take some time to process the applications in a very intent, may not have high-value direct maen as needed. Therefore, this research has suggested a way to configure the appropriate applications to recognize individual characteristics that would result in the breakdown of values and high maen allows users to estimate the appropriate applications in quick time. การวิเคราะห์เพื่อให้ได้ซึ่งค่า เค ที่เหมาะสมสำหรับเคเนียร์เรสเนเบอร์นั้นจำเป็นต้องรู้ถึงลักษณะข้อมูลเดิมที่มี ซึ่งในที่นี้จะเลือกค่า เค โดยใช้กับข้อมูลทางการแพทย์ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์เพื่อจำแนกข้อมูลใหม่ที่เข้ามา ลักษณะของข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์ไม่ว่าจะเป็นลักษณะคลาสของข้อมูลหรือจำนวนของข้อมูล จะมีผลในการเลือกค่า เค ซึ่งในงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการเลือกค่า เค ที่เหมาะสมกับข้อมูลทางการแพทย์ โดยพิจารณาจากลักษณะของคลาส และจำนวนข้อมูล

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

This research study problems with the classification algorithm Cape Bernier Las Numbers. The classification of information necessary to determine the K of K Bernier Las numbers by the K set to take effect in the analysis to the classification of the data, if the application is not appropriate to make the validity of the classification. lower than it should be Moreover, if the application will result in slow processing. And the adjustment to the respective application until the exact height. Is not popular because it takes time to process the application, then the adjustment may not be the exact height required. This research has suggested how to configure the application to identify individual characteristics that can result in data classification is the exact height. And enables users to estimate the appropriate application in quick time
analysis to which the application is appropriate for K Bernier Las numbers that need to know the nature of the information available. In this case, select the application using medical information. In order to analyze the data to identify new visitors. The nature of the data used to analyze whether it is a class of data or number of data. Will result in the selection of the application in which the research will be presented how to select an appropriate application to the medical field. By considering the characteristics of the class And the amount of data

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

This research studies the problems with the algorithm classification K near race number. The data classification need to configure, Kay Kay's near race number by the Kay specified will result in the analysis to classify information.Kay is inappropriate to make the precision of classification should be set lower. And if K is the process slow. And that the K, respectively, until the accuracy is high.Kay, and may not have the high precision as required. Therefore, this research proposes how to configure, Kay. Proper data classification each style to the classified with high precision.Kay, appropriate in quick time
.Analysis for which the value K for K near race number need to know the characteristics of the original data, which in this selected value. K using the medical informationThe characteristics of the data used to analyze whether the class of information or the amount of information, will be reflected in the selection of value K, in which this research proposes how to select value. Kay, with proper medical informationAnd the data cable.