Uczenie: LVQ1 (z automatycznie dobierana stałą uczenia) + PCA (przyciaganie prototypow do składowej głównej)
Składanie projekcji: ortogonalizacja danych wejściowych względem poprzednio znalezionych kieronków
Wykresy pokazują wykresy rozrzutu wględem 3 pierwszych projekcji dające najmniejszy błąd treningowy klasyfikacji dla k=2 do 15 (liczba prototypów).
Każdy proces uczenia był inicjalizowany 5 razy.
| Best projection 1 with k=7, acc 90.57 |
 |
| projection 1 with k=7, acc 87.74 |
 |
| Best projection 1 with k=7, acc 97.66 |
 |
| projection 1 with k=2, acc 96.49 |
 |
| Best projection 1 with k=15, acc 63.08 |
 |
| Best projection 1 with k=4, acc 83.50 |
 |
| Best projection 2 with k=4, acc 80.50 |
 |
| Best projection 1 with k=4, acc 96.67 |
 |
| Best projection 1 with k=6, acc 77.98 |
 |
| Best projection 2 with k=10, acc 73.39 |
 |
| Best projection 1 with k=4, acc 74.56 |
 |
| Best projection 1 with k=2, acc 85.25 |
 |
| Best projection 2 with k=15, acc 52.64 |
 |
| Best projection 3 with k=15, acc 96.88 |
 |
| Best projection 2 with k=15, acc 63.67 |
 |
| Inne ciekawe rozwiazanie z k=2, acc 58.0 |
 |
| Best projection 1 with k=4, acc 90.11 |
 |
| Best projection 1 with k=3, acc 88.20 |
 |
