small fix

report/3.features_and_preprocessing.tex

@@ -72,6 +72,7 @@ To spectral complexity ή αλλιώς η φασματική πολυπλοκό
 \label{featureTable:table1}
 \end{figure}
 
+
 \section{Προεπεξεργασία δεδομένων}
 
 Κατά την προεπεξεργασία των δεδομένων, δοκιμάστηκαν διάφορες τεχνικές έτσι ώστε να βρεθούν η βέλτιστη επιλογή χαρακτηριστικών και συνδυασμός μεθόδων. Οι μέθοδοι που δοκιμάστηκαν είναι η κλιμακοποίηση, κανονικοποίηση και ο συνδυασμός τους. Επίσης για την επιλογή των χαρακτηριστικών δοκιμάστηκαν το κατώφλι με βάση τη διακύμανση (VarianceThreshold) και η εκατοστιαία επιλογή (PercentileSelection), ενώ έγινε δοκιμή διάφορων τιμών των παραμέτρων αυτών των αλγορίθμων.
@@ -103,7 +104,7 @@ To spectral complexity ή αλλιώς η φασματική πολυπλοκό
 
 Εν τέλει, αποφασίστηκε να χρησιμοποιηθεί μόνο η κλιμακοποίηση, επειδή η κανονικοποίηση δεν είχε κανένα αποτέλεσμα και το κέρδος σε ταχύτητα ταξινόμησης των παραπάνω τρόπων μείωσης του αριθμού χαρακτηριστικών δεν ήταν αρκετό συγκριτικά με την μείωση της ακρίβειας ώστε να δικαιολογήσει τη χρήση τους στην υλοποίηση. Βοήθησαν παρ' όλα αυτά στον προσδιορισμό των χαρακτηριστικών που υπερτερούν.
 
-Στη συνέχεια, σε μία προσπάθεια περαιτέρω κατανόησης και κατάταξης των χαρακτηριστικών με βάση τη διακριτική τους ικανότητα, απομονώθηκαν όλα και ελέγχθηκαν ως προς την ακρίβειά τους ένα ένα. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι, τελικά, κανένα χαρακτηριστικό από μόνο του δεν είναι ικανό να δώσει ικανοποιητικό ποσοστό ακρίβειας. Ακόμα και αν πάρουμε το καλύτερο σε όρους ακρίβειας και το δοκιμάσουμε σε συνδυασμό με τα επόμενα καλύτερα, φαίνεται ότι η ακρίβεια αυξάνεται λίγο αλλά όχι αρκετά. Τέλος, αν επαναληφθεί ακόμα μία φορά η διαδικασία, φαίνεται ότι έχουμε και πάλι μια μικρή αύξηση στην ακρίβεια, η οποία όμως είναι αρκετά μακρυά από την ακρίβεια που επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας όλα τα χαρακτηριστικά.
+Στη συνέχεια, σε μία προσπάθεια περαιτέρω κατανόησης και κατάταξης των χαρακτηριστικών με βάση τη διακριτική τους ικανότητα, απομονώθηκαν όλα και ελέγχθηκε η ακρίβειά τους ένα ένα. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι, τελικά, κανένα χαρακτηριστικό από μόνο του δεν είναι ικανό να δώσει ικανοποιητικό ποσοστό ακρίβειας. Ακόμα και αν πάρουμε το καλύτερο σε όρους ακρίβειας και το δοκιμάσουμε σε συνδυασμό με τα επόμενα καλύτερα, φαίνεται ότι η ακρίβεια αυξάνεται λίγο αλλά όχι αρκετά. Τέλος, αν επαναληφθεί ακόμα μία φορά η διαδικασία, φαίνεται ότι έχουμε και πάλι μια μικρή αύξηση στην ακρίβεια, η οποία όμως είναι αρκετά μακρυά από την ακρίβεια που επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας όλα τα χαρακτηριστικά.
 
 \begin{table}[H]
 	\centering