用knn和多分类逻辑回归实现人脸识别的优缺点

基于KNN的人脸识别和基于多分类逻辑回归的人脸识别都是常见的人脸识别方法。它们各自有一些优缺点，下面将分别进行介绍：

基于KNN的人脸识别：
优点：
- 简单易懂，易于实现。
- 对于小规模数据集表现良好。

缺点：
- 对于大规模数据集计算量大，速度慢。
- 对于高维数据，KNN表现不佳。
- KNN算法对于噪声和异常值敏感。

基于多分类逻辑回归的人脸识别：
优点：
- 适用于多分类问题。
- 对于高维数据表现良好。
- 可以处理非线性关系。

缺点：
- 对于大规模数据集计算量大，速度慢。
- 对于非线性问题，需要进行特征工程。
- 对于噪声和异常值敏感。

综上所述，基于KNN的人脸识别和基于多分类逻辑回归的人脸识别各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的算法。