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Table 11 Comparison of the classification performance on UCI dataset by the GVCA method and other classification methods

From: Improvement on the vanishing component analysis by grouping strategy

Algorithm

Wine

Transfusion

Connectionist Bench

Breast Cancer Wisconsin

P

R

F1

P

R

F1

P

R

F1

P

R

F1

 DT

0.94

0.90

0.92

0.84

0.82

0.82

0.75

0.73

0.74

0.97

0.97

0.97

 NB

0.90

0.86

0.88

0.81

0.83

0.80

0.66

0.64

0.65

0.98

0.98

0.98

 KNN

0.99

0.99

0.99

0.77

0.81

0.78

0.82

0.81

0.81

0.96

0.97

0.96

 POLYK

0.94

0.92

0.93

0.79

0.82

0.75

0.97

0.97

0.97

0.98

0.98

0.98

 RBFK

0.94

0.90

0.92

0.67

0.82

0.73

0.66

0.64

0.65

0.99

0.99

0.99

 GVCA

0.94

0.90

0.92

0.77

0.63

0.69

0.90

0.87

0.89

0.97

0.96

0.96

Algorithm

Indian Liver patient

Mammographic Masses

Iris

AVG

P

R

F1

P

R

F1

P

R

F1

P

R

F1

 DT

0.56

0.75

0.64

0.93

0.93

0.93

0.81

0.73

0.77

0.86

0.84

0.85

 NB

0.84

0.50

0.51

0.88

0.86

0.86

0.76

0.64

0.69

0.83

0.81

0.81

 KNN

0.86

0.83

0.80

0.80

0.79

0.79

0.73

0.78

0.75

0.86

0.88

0.87

 POLYK

0.79

0.54

0.57

0.74

0.82

0.77

0.76

0.82

0.79

0.88

0.89

0.87

 RBFK

0.56

0.75

0.64

0.64

0.64

0.64

0.80

0.64

0.71

0.81

0.82

0.81

 GVCA

0.84

0.50

0.63

0.70

0.71

0.70

0.84

0.87

0.85

0.87

0.82

0.85