这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习：基于PCA对人脸识别数据降维并建立KNN模型检验。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
作者：i阿极
作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页
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| 专栏案例：机器学习案例 |
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| 机器学习(一)：线性回归之最小二乘法 |
| 机器学习(二)：线性回归之梯度下降法 |
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使用混合高斯模型 GMM，计算如下数据点的聚类过程： (Data = np.array([1,2,6,7])) 均值初值为: (mu_1, mu_2 = 1, 5) 权重初值为: (w_1, w_2 = 0.5, 0.5) 方差: (std_1, std_2 = 1, 1) (K = 2) 10 次迭代后数据的聚类标签是多少？ 采用python代码实现： 聚类标签输出结果： [0 0 1 1] 也就是说，10 次
图像预处理是人脸识别的重要组成部分。由于图像采集环境不同，输入测试图像常常存在一些问题，如不同程度的噪声和图像对比度不足。再者，获取距离和焦距大小之类的外部因素也使得面部信息在整个图像中具有不确定的大小和位置。为了确保收集的面部图像的质量，必
本文使用Python实现了PCA算法，并使用ORL人脸数据集进行了测试并输出特征脸，简单实现了人脸识别的功能。 ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。此数据集包含40个类，每个类含10张图片。所有的图像是以
使用混合高斯模型 GMM，计算如下数据点的聚类过程： (Data = np.array([1,2,6,7])) 均值初值为: (mu_1, mu_2 = 1, 5) 权重初值为: (w_1, w_2 = 0.5, 0.5) 方差: (std_1, std_2 = 1, 1) (K = 2) 10 次迭代后数据的聚类标签是多少？ 采用python代码实现： 聚类标签输出结果： [0 0 1 1] 也就是说，10 次
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🌈个人主页： Sarapines Programmer 🔥 系列专栏： 《人工智能奇遇记》 🔖墨香寄清辞：诗馀墨痕深，梦漫星辰寂。 曲径通幽意犹在，剑指苍穹气势立。 目录结构 1. 机器学习之PCA降维概念 1.1 机器学习 1.2 PCA降维 2. PCA降维 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容
近几年应用opencv机器学习方法识别人脸的技术成为了热潮，本人根据当今的识别技术与方法，历时四个多月开发出一套基于dlib机器学习库的识别项目。希望大家能一起交流学习。 1、项目功能介绍 Tkinter 人脸录入界面, 支持录入时设置 (中文) 姓名； 调用摄像头进行人脸识别
PCA算法为主成分分析算法，在数据集中找到“主成分”，可以用于压缩数据维度。 我们将首先通过一个2D数据集进行实验，以获得关于PCA如何工作的直观感受，然后在一个更大的图像数据集上使用它。 PCA算法的好处如下： 1.使得数据集更易使用 2.降低算法的计算开销 3.去除噪
参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1E5411E71z 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增
目录 LDA降维 思想 matlab代码 fisherface 思想 matlab代码 人脸识别 思想 matlab代码 首先，代码通过使用 dir 函数获取指定路径下所有以\\\".bmp\\\"结尾的文件，并存储在变量 pictures 中。 然后，定义了一些参数： people 表示人数， personPictureNumber 表示每个人的图像数量， Dimension 表示图像的
