西瓜书《机器学习》课后答案——chapter10_10.6 PCA

最新推荐文章于 2025-03-23 15:03:02 发布

Vic时代

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 PCA Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VictoriaW/article/details/78393561

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试使用matlab的PCA函数对Yale人脸数据进行降维，并观察前20个特征向量所对应的图像。

Yale人脸数据共包含166张图片，每张图片的大小为320*243。X矩阵的大小为77760*166，占用的内存大小为103M字节（float对象占用24字节，其中真正用于保存值的空间为8字节大小，我们这里暂且用一个float占8字节计算）；协方差矩阵的大小为77760*77760，占用的内存大小为48G字节。这也太大了！

采用10.5中介绍的计算协方差矩阵的特征值和特征向量的方法，曲线救国。

代码：

# -*- coding:gbk -*-
"""
@Author: Victoria
@Date: 2017.10.30 9:30
"""
import cv2
import numpy as np
import operator
import os
import scipy.io as sio
from PIL import Image, ImageDraw
import sklearn.decomposition

class PCA():
    def __init__(self, d):
        self.d = d

    def train