python代码pca人脸识别
时间: 2024-01-01 11:23:32 浏览: 40
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的降维算法,可以用于人脸识别。下面是一个使用Python实现PCA人脸识别的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
# 加载人脸数据集
lfw_dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4)
X = lfw_dataset.data
y = lfw_dataset.target
# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=150, whiten=True)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 打印降维后的数据形状
print("降维后的数据形状:", X_pca.shape)
# 打印降维后的数据
print("降维后的数据:", X_pca)
# 打印降维后的特征脸
eigenfaces = pca.components_.reshape((150, 50, 37))
print("降维后的特征脸:", eigenfaces)
```
这段代码使用了`sklearn`库中的`PCA`类来实现PCA降维。首先,我们加载了一个人脸数据集(`lfw_dataset`),然后使用PCA将数据降维到150维,并进行了数据白化处理。最后,我们打印了降维后的数据形状、降维后的数据以及降维后的特征脸。