PCA和SVM是什么？該如何建立人臉識別模型？
n＿samples， h， w ＝ lfw＿people．images．shape
np．random．seed（42）
從變量explorer可以看到，我們有1288個樣本（圖片），高度為50px，寬度為37px（50x37＝1850個特征）Numpy數(shù)組我們使用lfw＿people 的data數(shù)組，直接存儲在X中，我們將在以后的處理中使用這些數(shù)據(jù)。X ＝ lfw＿people．data
n＿features ＝ X．shape［1］
X中的數(shù)據(jù)有1288個樣本，每個樣本有1850個特征。label接下來，我們將定義label，這些label是圖片所屬人的id。y ＝ lfw＿people．target
target＿names ＝ lfw＿people．target＿names
n＿classes ＝ target＿names．shape［0］
這里，y代表目標，它是每個圖片的標簽。標簽由target＿names變量進一步定義，該變量由7個要識別的人的姓名組成。
target是一個1288x1的NumPy數(shù)組，它包含1288張圖片對應(yīng)名稱的0–6值，因此，如果id＝0的目標值為5，則表示該人臉為“Hugo Chavez”，如target＿names中所示：
因此，y是數(shù)字形式的目標，target＿names是名稱中的任何目標／標簽，n＿classes是存儲類數(shù)量的變量，在我們的例子中，我們有7個：Ariel SharonColin PowellDonald RumsfeldGeorge W BushGerhard Schr?derHugo ChavezTony Blair
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