在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。
首先，让我们了解PCA和SVM是什么：
主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。
Matt Brems的文章全面深入地介绍了该算法。现在，让我们用更简单的术语来理解算法：假设我们现在正在收集数据，我们的数据集产生了多个变量、多个特征，所有这些都会在不同方面影响结果。我们可能会选择删除某些特征，但这意味着会丢失信息。因此我们开源使用另一种减少特征数量（减少数据维数）的方法，通过提取重要信息并删除不重要的信息来创建新的特征，这样，我们的信息就不会丢失，但起到减少特征的作用，而我们模型的过拟合几率也会减少。支持向量机支持向量机（SVM）是一种用于两组分类问题的有监督机器学习模型，在为每个类别提供一组带标签的训练数据后，他们能够对新的测试数据进行分类。
支持向量机基于最大化间隔的平面对数据进行分类，决策边界是直的。支持向量机是一种很好的图像分类算法，实验结果表明，支持向量机在经过3－4轮相关优化后，其搜索精度明显高于传统的查询优化方案，这对于图像分割来说也是如此，包括那些使用改进的支持向量机。Marco Peixeiro的文章解释了需要有一个最大间隔超平面来分类数据，开源帮助你更好地理解SVM！人脸识别人脸是由许多像素组成的高维数据。高维数据很难处理，因为不能用二维数据的散点图等简单技术进行可视化。我们要做的是利用PCA对数据的高维进行降维处理，然后将其输入到SVM分类器中对图像进行分类。下面的代码示例取自关于eigenfaces的sklearn文档，我们将一步一步地实现代码，以了解其复杂性和结果。导入相关库和模块首先，我们将导入所需的库和模块，我们将在后文深入讨论我们为什么要导入它们。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
将数据加载到Numpy数组中接下来，我们将数据下载到磁盘中，并使用fetch＿lfw＿people将其作为NumPy数组加载到sklearn．datasetslfw＿people ＝ fetch＿lfw＿people（min＿faces＿per＿person＝70， resize＝0．4）
lfw数据集包括一个用于研究无约束人脸识别问题的人脸图像数据库，它从网络收集的13000多张照片中包含了超过13000张照片，每个人脸都贴上了照片，1680个人脸在数据集中有两张或两张以上不同的照片。图像采用灰度值（像素值＝0－255）。
图像Numpy数组接下来，我们将寻找图像数组图片的形状。我们使用NumPy shape属性，该属性返回一个元组，每个索引都有对应元素的数量。
