pca降维人脸识别的python代码
时间: 2023-12-12 18:03:58 浏览: 49
以下是使用Python实现PCA降维进行人脸识别的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 读取数据集
data = np.loadtxt('data.txt')
labels = np.loadtxt('labels.txt')
# 数据预处理
mean = np.mean(data, axis=0)
data -= mean
# PCA降维
pca = PCA(n_components=100)
data_pca = pca.fit_transform(data)
# 划分训练集和测试集
train_data = data_pca[:300]
train_labels = labels[:300]
test_data = data_pca[300:]
test_labels = labels[300:]
# KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(train_data, train_labels)
# 测试模型
accuracy = knn.score(test_data, test_labels)
print('Accuracy:', accuracy)
```
其中,`data.txt`和`labels.txt`分别是数据集和标签集,可以根据实际情况进行修改。在代码中,首先对数据进行了预处理,然后使用PCA进行降维,将数据降到100维。接着,将数据集划分为训练集和测试集,并使用KNN分类器进行训练和测试。最后输出模型的准确率。