PCA主成分分析与应用人脸识别与污染物分析
1. 主成分分析应用：
使用主成分分析法（PCA）对2018年1-12月小河闸断面主要污染物（主成分）进行降维分析，并求出对应的主成分得分。该过程涉及数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解和主成分选取等步骤。
2. PCA实现人脸检测：
PCA被用来提取人脸特征并进行降维，从而简化后续分类任务。通过将200张训练图片转换为10304x200的矩阵，并对该矩阵进行主成分分析，得到50x200的人脸特征矩阵，作为感知机的输入。训练集由每个样本的前五张照片组成，而测试集使用剩余五张照片进行验证。最终，利用感知器分类器实现人脸检测。
3. PCA与机器学习结合进行人脸识别：
使用PCA降维技术与感知机算法相结合，进一步提升了人脸识别的准确性。在Python环境下（Anaconda + Spyder，Python 3.6.5），通过numpy和cv2等库实现数据处理和人脸识别任务。数据集选用了ORL人脸数据集，包含40个不同人脸的照片，进行人脸识别测试时从测试集随机抽取样本进行识别。
代码实现：
程序通过PCA_face_recognize.py文件进行训练和识别，其中package.py包含了自定义函数，便于用户灵活操作。
文件大小：7.96MB
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