用python针对给定数据集ORL_Faces，假设在本地磁盘已经有相应的数据集，需要提取图像的特征并图像进行分类，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。

好的，我来为你提供一个示例代码。首先，我们需要导入必要的库，包括 NumPy、scikit-learn 和 Pillow。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from PIL import Image

接下来，我们可以使用 Pillow 库来读取图像并将其转换为 NumPy 数组。然后，我们可以使用 sklearn 的 train_test_split 函数来随机划分数据集。

# 读取图像并将其转换为 NumPy 数组
X = []
y = []
for i in range(1, 41):
    for j in range(1, 11):
        file_path = f"ORL_Faces/s{i}/{j}.pgm"
        image = Image.open(file_path)
        X.append(np.array(image))
        y.append(i)
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 随机划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用 StandardScaler 将图像数据标准化，并使用 PCA 进行降维。

# 标准化图像数据
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train.reshape(X_train.shape[0], -1))
X_test_scaled = scaler.transform(X_test.reshape(X_test.shape[0], -1))

# 使用 PCA 进行降维
pca = PCA(n_components=100)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_scaled)
X_test_pca = pca.transform(X_test_scaled)

最后，我们可以使用 SVC 来训练分类器并对测试数据进行预