用python针对给定数据集ORL_Faces，提取图像的特征(可以采用多种特征） 并图像进行分类，分类方法自选。训练数据集和测试数据集采用随机划分的方法生成，测试样本占比为20%。图像 可以经过预处理。要求 (1）简述特征提取算法、分类算法的原理; (2）给出程序和实验结果。

首先，我们需要导入必要的库，包括`numpy`，`sklearn`以及`matplotlib`：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们需要读取数据集`ORL_Faces`，这里我们假设数据集已经被存储在一个列表`X`中，每个元素都是一个图像矩阵，同时我们还有一个列表`y`，存储了每个图像的标签：

# 读取数据
X = ...
y = ...

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以对图像进行特征提取。具体的，我们可以使用PCA算法对图像进行降维，从而获取图像的主成分特征：

# 对训练数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=0.95)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled)

# 对测试数据进行相同的变换
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
X_test_pca = pca.transform(X_test_scaled)

在上面的代码中，我们首先对训练数据进行标准化