Keywords—Principal Component Analys

Keywords—Principal Component Analysis, FERET
database, L2 norm, L1 norm, Euclidian distance,
Manhattan Distance, Image Classification, PCA,
covariance matrix, eigenvectors

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำสำคัญคือวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก FERETฐานข้อมูล L2 ปกติ ปกติ L1, Euclidian ระยะห่างจากแมนฮัตตัน ภาพประเภท PCAเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วม ลักษณะเฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำหลักที่วิเคราะห์องค์ประกอบหลัก, FERET
ฐานข้อมูลบรรทัดฐาน L2 บรรทัดฐาน L1 ระยะ Euclidian,
แมนฮัตตันระยะทาง, การจัดหมวดหมู่ภาพ PCA,
แปรปรวนเมทริกซ์, eigenvectors

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำสำคัญการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก feret
, ฐานข้อมูล , L2 L1 euclidian บรรทัดฐานบรรทัดฐานไกล
แมนฮัตตันระยะทาง หมวดหมู่ ระบบภาพ
Covariance Matrix เสนอ