🌟机器学习实践：探索PCA与Yale人脸数据🌟
科技 2025-03-12 04:45:37
导读 最近在学习周志华老师的《机器学习》时，对主成分分析（PCA）算法产生了浓厚兴趣。于是动手尝试编程实现PCA，并将其应用于经典的Yale人脸数...
最近在学习周志华老师的《机器学习》时，对主成分分析（PCA）算法产生了浓厚兴趣。于是动手尝试编程实现PCA，并将其应用于经典的Yale人脸数据集！👀✨
首先，我整理了Yale人脸数据集，包含不同光照和表情下的人脸图像。通过Python中的NumPy和Matplotlib库，完成了PCA算法的核心步骤：协方差矩阵计算、特征值分解以及投影降维。📚💻
运行结果令人惊喜！PCA成功将高维人脸数据降至二维空间，清晰地展示了数据的主要变化方向。不仅如此，我还观察到不同个体的聚类效果，进一步验证了PCA在降维和特征提取上的强大能力。🤩📊
这项练习不仅加深了我对PCA原理的理解，还让我感受到机器学习在实际应用中的魅力。如果你也对人脸数据分析感兴趣，不妨一起动手试试吧！📸👩💻
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