次に50人の内，49人をtraining data，残り1人をtest dataとして複数の固有ベ
クトルを用いて表情識別を行った．
識別に用いた特徴ベクトルの次元数と識別率との関係を図
に示す．
尚，識別率は，training dataとtest dataの全組合わせ（50通り）について，
test dataのみから計算されたものである．
また，使用次元数6のときの識別率を表にまとめる．
PCAに比べ，EMC，MDA共に少ない使用次元数で高い識別率を得た．
特にEMCは少ない使用次元数で高い識別率を得た．
EMC，MDAで使用次元数6のときの識別結果を表,表
に示す．
EMCよりもMDAの方が識別率が低い原因として，
MDAの無相関性により級内分散の各次元間の偏りが軸の決定に大きく影響して
いるのではないかと考えている．
