写一段代码，将yale人脸数据转换为特征矩阵

Yale人脸数据集通常包含灰度图像，要将其转换为特征矩阵，我们通常会采用PCA（主成分分析）或者深度学习模型提取特征。这里我将以Python和sklearn库为例，演示如何使用PCA预处理数据。

首先，假设你已经下载了Yale Face Database，并保存在一个文件夹里。对于每个身份，你需要有一系列的图片。这是一个简化版的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from glob import glob

# 定义函数，读取并归一化图像
def load_image(path):
    img = plt.imread(path)
    return img.astype('float') / 255.

# 加载所有图片路径
image_paths = glob('your_yale_face_data_path/*.jpg')

# 初始化空列表存储图像像素
faces = []
for path in image_paths:
    faces.append(load_image(path))

# 将图片堆叠成一个二维数组
face_array = np.vstack(faces)

# 使用PCA降维到所需维度 (例如100维)
pca = PCA(n_components=100) # 或者选择其他维度
features_matrix = pca.fit_transform(face_array)

在这个例子中，`features_matrix`就是你的特征矩阵，每一行代表一张图片的特征向量。注意，这只是一个基础处理流程，实际应用中可能还需要对图像进行预处理，如大小调整、面部检测等步骤。