this iterative algorithm, they used

this iterative algorithm, they used generalized principal component analysis (GPCA), an unsupervised subspace segmentation method. However, the performance of the GPCA method deteriorates rapidly with noise. Hence, in some VOR records, it fails to provide an initial classification to start the process and its convergence is not guaranteed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนวิธีนี้ซ้ำ พวกเขาใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักทั่วไป (GPCA), วิธีการแบ่งขั่ว subspace อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของวิธี GPCA การเสื่อมอย่างรวดเร็วรบกวน ด้วยเหตุนี้ ในบางระเบียน VOR มันล้มเหลวเพื่อให้การจัดประเภทที่เริ่มต้นเพื่อเริ่มกระบวนการ และไม่รับประกันว่า การบรรจบกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมซ้ำนี้พวกเขาใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักทั่วไป (GPCA) ซึ่งเป็นวิธีการแบ่งส่วนสเปซใกล้ชิด แต่ประสิทธิภาพของวิธีการ GPCA เสื่อมอย่างรวดเร็วด้วยเสียง ดังนั้นในบันทึกวัวบางอย่างก็ล้มเหลวในการจัดให้มีการจัดหมวดหมู่เริ่มต้นเพื่อเริ่มต้นกระบวนการและคอนเวอร์เจนจะไม่รับประกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนวิธีของนี้ พวกเขาใช้ทั่วไป การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( Adobe หรือ ) , unsupervised การแบ่งส่วนย่อยวิธีการ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของ Adobe หรือวิธีลงอย่างรวดเร็ว ด้วยเสียง ดังนั้น ในบางบันทึก วอ มันล้มเหลวที่จะให้มีการเริ่มต้นเพื่อเริ่มต้นกระบวนการและการบรรจบกันจะไม่รับประกัน