[机器学习]机器学习笔记整理09- 基于SVM图像识别

前言

前面介绍了SVM的基本概念和一般操作步骤,若如不理解请参考:
[机器学习]机器学习笔记整理08- SVM算法原理及实现
下面来介绍一下,利用SVM进行图像识别.

图像识别

人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘，在sklearn中看到了人脸识别的example，代码网址如下：
http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py
首先介绍一些PCA和SVM的功能，PCA叫做主元分析，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。

PCA降维

PCA 主要 用于数据降维，对于一系列例子的特征组成的多维向量，多维向量里的某些元素本身没有区分性，比如某个元素在所有的例子中都为1，或者与1差距不大，那么这个元素本身就没有区分性，用它做特征来区分，贡献会非常