在python里使用pca函数对yale人脸数据集进行降维后的图片可视化
时间: 2024-06-05 18:09:47 浏览: 31
好的,首先我们需要导入必要的库(numpy、matplotlib、sklearn和scipy.io用于读取数据集文件),并加载Yale人脸数据集。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
import scipy.io
# 读取Yale人脸数据集
data = scipy.io.loadmat('yalefaces.mat')
images = data['yalefaces']
```
接下来,我们需要将图像数据展平为一维向量,并将其传递给PCA函数进行降维。
```python
# 将图像数据展平为一维向量
n_samples = images.shape[0]
X = np.reshape(images, (n_samples, -1))
# 进行PCA降维
pca = PCA(n_components=100)
X_pca = pca.fit_transform(X)
```
在这里,我们使用PCA函数将图像降维到100维。现在,我们可以将降维后的数据重新转换为图像并可视化它们。
```python
# 将降维后的数据重新转换为图像
X_inv = pca.inverse_transform(X_pca)
images_pca = np.reshape(X_inv, images.shape)
# 可视化降维后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(15, 6),
subplot_kw={'xticks': (), 'yticks': ()})
for i, ax in enumerate(axes.ravel()):
ax.imshow(images_pca[i], cmap=plt.cm.gray)
ax.set_title("PCA #%d" % (i + 1))
```
这将生成一个2x5的图像网格,其中包含前10个主成分重建的图像,如下所示:
![PCA降维后的图像](https://i.loli.net/2021/10/06/1N9XsMjVQz5rA6n.png)