人脸识别系统python代码。聚类：完成人脸图像的聚类，通过把相似的人脸聚类到一起数据聚类任务，并应用所学的聚类模型（KMeans、层次聚类等）

人脸识别是目前热门的计算机视觉领域的研究方向之一，Python是一种常用的编程语言，有许多开源库和框架可以用于人脸识别系统的开发。下面介绍一下基于Python的人脸识别系统代码实现中的聚类部分：

1. 数据预处理：将人脸图像转化为向量格式，并将多个向量组成的数据集输入到聚类模型中。

2. 聚类模型选择：常用的聚类算法有KMeans、层次聚类、DBSCAN等，可以根据数据集的特点和需求选择合适的算法进行聚类。

3. 参数调整：对于不同的聚类算法，需要调整不同的参数，如KMeans算法中需要调整聚类中心数目K，层次聚类中需要选择合适的距离度量方式和聚类合并方式等。

4. 聚类结果分析：通过可视化工具对聚类结果进行分析，比如使用matplotlib库将不同聚类结果可视化展示。

下面提供一个简单的代码实现示例：

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载人脸图像
img1 = cv2.imread('face1.jpg')
img2 = cv2.imread('face2.jpg')
img3 = cv2.imread('face3.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray3 = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 将图像转换为向量格式
vector1 = gray1.reshape(-1)
vector2 = gray2.reshape(-1)
vector3 = gray3.reshape(-1)

# 构建数据集
data = np.vstack((vector1, vector2, vector3))

# 聚类模型选择和参数调整
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 对数据集进行聚类
labels = kmeans.fit_predict(data)

# 可视化分析
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.show()