在本文中，我們將使用主成分分析和支持向量機來建立人臉識別模型。

首先，讓我們了解PCA和SVM是什么：

主成分分析：主成分分析（PCA）是一種機器學習算法，廣泛應用于探索性數據分析和建立預測模型，它通常用于降維，通過將每個數據點投影到前幾個主成分上，以獲得低維數據，同時盡可能保留數據的變化。

Matt Brems的文章全面深入地介紹了該算法。現在，讓我們用更簡單的術語來理解算法：假設我們現在正在收集數據，我們的數據集產生了多個變量、多個特征，所有這些都會在不同方面影響結果。我們可能會選擇刪除某些特征，但這意味著會丟失信息。因此我們開源使用另一種減少特征數量（減少數據維數）的方法，通過提取重要信息并刪除不重要的信息來創(chuàng)建新的特征，這樣，我們的信息就不會丟失，但起到減少特征的作用，而我們模型的過擬合幾率也會減少。支持向量機支持向量機（SVM）是一種用于兩組分類問題的有監(jiān)督機器學習模型，在為每個類別提供一組帶標簽的訓練數據后，他們能夠對新的測試數據進行分類。

支持向量機基于最大化間隔的平面對數據進行分類，決策邊界是直的。支持向量機是一種很好的圖像分類算法，實驗結果表明，支持向量機在經過3－4輪相關優(yōu)化后，其搜索精度明顯高于傳統的查詢優(yōu)化方案，這對于圖像分割來說也是如此，包括那些使用改進的支持向量機。Marco Peixeiro的文章解釋了需要有一個最大間隔超平面來分類數據，開源幫助你更好地理解SVM！人臉識別人臉是由許多像素組成的高維數據。高維數據很難處理，因為不能用二維數據的散點圖等簡單技術進行可視化。我們要做的是利用PCA對數據的高維進行降維處理，然后將其輸入到SVM分類器中對圖像進行分類。下面的代碼示例取自關于eigenfaces的sklearn文檔，我們將一步一步地實現代碼，以了解其復雜性和結果。導入相關庫和模塊首先，我們將導入所需的庫和模塊，我們將在后文深入討論我們?yōu)槭裁匆獙�入它們。import pylab as pl
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn．model＿selection import train＿test＿split
from sklearn．datasets import fetch＿lfw＿people
from sklearn．model＿selection import GridSearchCV
from sklearn．metrics import classification＿report
from sklearn．metrics import confusion＿matrix
from sklearn．decomposition import PCA as RandomizedPCA
from sklearn．svm import SVC

將數據加載到Numpy數組中接下來，我們將數據下載到磁盤中，并使用fetch＿lfw＿people將其作為NumPy數組加載到sklearn．datasetslfw＿people ＝ fetch＿lfw＿people（min＿faces＿per＿person＝70， resize＝0．4）

lfw數據集包括一個用于研究無約束人臉識別問題的人臉圖像數據庫，它從網絡收集的13000多張照片中包含了超過13000張照片，每個人臉都貼上了照片，1680個人臉在數據集中有兩張或兩張以上不同的照片。圖像采用灰度值（像素值＝0－255）。

圖像Numpy數組接下來，我們將尋找圖像數組圖片的形狀。我們使用NumPy shape屬性，該屬性返回一個元組，每個索引都有對應元素的數量。