Pattern Recognition methods develop

Pattern Recognition methods developed in
recent five decade are a scientific way to classification of
objects into a number of classes. Bayesian Algorithm,
K_Nearest Neighbor (KNN), Parzen Window and Multi-
layer Perceptron (MLP) are number of some methods that
each has performance in specific fields. This paper
presents the performance of this methods in classifying
the numerous skin diseases images into twelve classes
that each class represent a type of skin disease. It will
focus on improving the Accuracy Percentage VS to
classifying time.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Pola pengakuan metode yang dikembangkan dihari lima dekade adalah cara ilmiah untuk klasifikasibenda ke dalam sejumlah kelas. Algoritma Bayesian,K_Nearest tetangga (KNN), Parzen jendela dan Multi-lapisan Perceptron (MLP) beberapa dari beberapa metode yangmasing-masing memiliki kinerja di bidang tertentu. Karya inimenyajikan kinerja metode ini dalam mengklasifikasikanpenyakit kulit banyak gambar ke dalam kelas dua belasbahwa masing-masing kelas mewakili jenis penyakit kulit. Akanberfokus pada peningkatan akurasi persentase VS untukmengklasifikasikan waktu.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Pengakuan pola metode yang dikembangkan di
lima dekade terakhir adalah cara ilmiah untuk klasifikasi
objek menjadi beberapa kelas. Bayesian Algoritma,
K_Nearest Neighbor (KNN), Parzen Window dan Multi-
lapisan Perceptron (MLP) adalah jumlah beberapa metode yang
masing-masing memiliki kinerja di bidang tertentu. Makalah ini
menyajikan kinerja metode ini dalam mengklasifikasikan
berbagai penyakit kulit gambar ke dua belas kelas
yang masing-masing kelas merupakan jenis penyakit kulit. Ini akan
fokus pada peningkatan Persentase Akurasi VS untuk
mengelompokkan waktu.