# DataMing_PCA

**Repository Path**: haohan1997/DataMing_PCA

## Basic Information

- **Project Name**: DataMing_PCA
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2021-11-19
- **Last Updated**: 2021-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# DataMing_PCA #
数据挖掘课程，数据降维，PCA人脸识别，lab1
## 实验简介 ##
实验样本四十个人的人脸灰度图像，每个人分别有10张图像  
训练样本：每个人的前五张图像  
测试样本：每个人的后五张图像  
__实验过程：__  
_数据降维阶段：_读取训练数据，PCA 降维，将样本映射到特征空间  
_测试过程：_读取测试数据，三阶近邻分类器分类，测试分类结果的准确性  
__要点：__  
_三阶近邻分类器：_本实验采用K-N近邻分类器，求与待判别的样本点，最近的k个训练样本点（注意：这些训练样本已知类别），取这k个训练样本点所属类别中最多的类别，作为待判别测试样本的类别标签。  
_PCA过程的目的：_减少三阶近邻分类器的计算次数  
## 文件描述 ##
source.m是该实验的MATLAB版本源代码，其实亲测过octave上使用也没问题  
pca_final.py是该实验的python3版本代码，要运行改代码需要安装numpy和matplotlib  
ORL文件夹中存放着本次实验的样本数据