对orl人脸图像集利用主成分分析和最近邻法进行分类，其中每个人脸图像有10幅，共40人，总共400幅，每幅图像的大小为46x56。实验中将每类纹理图像样本按数量随机等分成两部分，其中一部分作为训练样本集，另外一部分作为测试样本集，按照这种方式运行10 次，对识别结果求平均识别正确率。观察不同的维数对识别正确率的影响。写份代码

由于题目没有指定编程语言，我这里提供Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载ORL人脸数据集
data = np.zeros((400, 46 * 56))
label = np.zeros(400)
for i in range(40):
    for j in range(10):
        img = np.loadtxt(f'orl/s{i+1}/{j+1}.txt').reshape(1, -1)
        data[i*10+j] = img
        label[i*10+j] = i

# 定义降维维数范围
num_dims = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]

# 定义正确率列表
accuracies = []

# 进行10次实验
for i in range(10):
    # 将每个人的图像样本分为训练集和测试集
    train_data = np.zeros((200, 46 * 56))
    test_data = np.zeros((200, 46 * 56))
    train_label = np.zeros(200)
    test_label = np.zeros(200)
    for j in range(40):
        indices = np.random.permutation(10)
        train_indices = indices[:5]
        test_indices = indices[5:]
        train_data[j*5:(j+1)*5] = data[j*10+train_indices]
        test_data[j*5:(j+1)*5] = data[j*10+test_indices]
        train_label[j*5:(j+1)*5] = label[j*10+train_indices]
        test_label[j*5:(j+1)*5] = label[j*10+test_indices]

    # 使用PCA进行降维
    pca = PCA()
    pca_train_data = pca.fit_transform(train_data)
    
    # 计算不同维数下的正确率
    for num_dim in num_dims:
        # 使用降维后的训练数据训练KNN分类器
        knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
        knn.fit(pca_train_data[:,:num_dim], train_label)

        # 使用降维后的测试数据进行测试
        pca_test_data = pca.transform(test_data)
        pred_label = knn.predict(pca_test_data[:,:num_dim])

        # 计算正确率
        accuracy = np.sum(pred_label == test_label) / len(test_label)
        accuracies.append(accuracy)

# 计算平均正确率
mean_accuracy = np.mean(accuracies)

# 输出结果
print(f"平均正确率：{mean_accuracy}")

其中，代码中的`orl`文件夹需要事先准备好，并且存放ORL人脸数据集。此外，代码中使用了sklearn库中的PCA和KNN分类器。