用pca函数对yale数据集进行降维

好的，我可以为您提供一个Python的示例代码，使用scikit-learn库中的PCA函数对Yale人脸数据集进行降维。

首先，您需要下载并导入Yale人脸数据集。您可以从以下链接下载该数据集：http://vision.ucsd.edu/content/yale-face-database。

下载后，您需要将数据集解压缩到您的工作目录中。

接下来，您可以使用以下Python代码来加载数据集并使用PCA函数对其进行降维：

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from scipy.io import loadmat

# 加载Yale人脸数据集
data = loadmat('yalefaces.mat')
X = data['yalefaces']

# 将数据展平为一维数组
X = X.reshape(X.shape[0], -1)

# 创建PCA对象并拟合数据
pca = PCA(n_components=100)
pca.fit(X)

# 使用PCA对象转换数据
X_pca = pca.transform(X)

# 显示降维后数据的形状
print('PCA降维后数据的形状：', X_pca.shape)

在上述代码中，我们首先加载了Yale人脸数据集并将其展平为一维数组。然后，我们创建了一个PCA对象并将其拟合到数据中。最后，我们使用PCA对象将数据转换为降维后的形式，并打印出其形状。

请注意，我们在这里使用了100个主成分来进行降维。您可以根据需要调整此值。