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matlab人脸识别代码-DataMing_PCA:数据挖掘课程,数据降维,PCA人脸识别,lab1
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matlab 人脸识别代码 DataMing_PCA 数据挖掘课程,数据降维,PCA人脸识别,lab1 实验简介 实验样本四十个人的人脸灰度图像,每个人分别有10张图像 训练样本:每个人的前五张图像 测试样本:每个人的后五张图像 实验过程: _数据降维阶段:_读取训练数据,PCA 降维,将样本映射到特征空间 _测试过程:_读取测试数据,三阶近邻分类器分类,测试分类结果的准确性 要点: _三阶近邻分类器:_本实验采用K-N近邻分类器,求与待判别的样本点,最近的k个训练样本点(注意:这些训练样本已知类别),取这k个训练样本点所属类别中最多的类别,作为待判别测试样本的类别标签。 _PCA过程的目的:_减少三阶近邻分类器的计算次数 文件描述 source.m是该实验的MATLAB版本源代码,其实亲测过octave上使用也没问题 pca_final.py是该实验的python3版本代码,要运行改代码需要安装numpy和matplotlib ORL文件夹中存放着本次实验的样本数据
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