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Table 3:
Mean and Standard Deviation of Misclassification Rates for Benchmark Data Sets.
Data SetdmLSDRKDRHSICdMAVE
 18 .083(.019) .125(.038) .158(.044) .501(.134) 
Image 18 .088(.022) .106(.026) .115(.035) .468(.130) 
 18 14 .093(.018) .091(.019) .095(.023) .468(.130) 
 21 .130(.014) .127(.008) .160(.016) .183(.016) 
Waveform 21 11 .119(.013) .135(.010) .163(.016) .184(.015) 
 21 16 .116(.007) .131(.008) .159(.014) .182(.021) 
 .249(.022) .247(.024) .252(.020) .257(.017) 
Pima .260(.016) .250(.021) .252(.017) .265(.027) 
 .244(.020) .243(.019) .251(.021) .252(.019) 
 16 .031(.009) .028(.012) .035(.014) .018(.008) 
Letter (a,b,c) 16 .026(.008) .017(.007) .020(.006) .016(.006) 
 16 12 .016(.006) .014(.006) .017(.008) .013(.008) 
Data SetdmLSDRKDRHSICdMAVE
 18 .083(.019) .125(.038) .158(.044) .501(.134) 
Image 18 .088(.022) .106(.026) .115(.035) .468(.130) 
 18 14 .093(.018) .091(.019) .095(.023) .468(.130) 
 21 .130(.014) .127(.008) .160(.016) .183(.016) 
Waveform 21 11 .119(.013) .135(.010) .163(.016) .184(.015) 
 21 16 .116(.007) .131(.008) .159(.014) .182(.021) 
 .249(.022) .247(.024) .252(.020) .257(.017) 
Pima .260(.016) .250(.021) .252(.017) .265(.027) 
 .244(.020) .243(.019) .251(.021) .252(.019) 
 16 .031(.009) .028(.012) .035(.014) .018(.008) 
Letter (a,b,c) 16 .026(.008) .017(.007) .020(.006) .016(.006) 
 16 12 .016(.006) .014(.006) .017(.008) .013(.008) 

Notes: The best method in terms of the mean error and comparable ones based on the one-sided t-test at the significance level 1% are indicated by boldface. Standard deviations are in parentheses.

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