我们把数据分成了case和control两组,其中包含34个case和98个control,SVM模型预测case分组有5个错误,预测control分组有1个错误,预测错误的样本非常少,这即说明利用PCA技术对数据进行降维后的特征可以很好地区分样本种类,同时说明降维后的数据来训练SVM模型具有很高的预测准确率。于此同时,为了更加直观展示其预测准确率,我们...
[train_predict_label, train_accuracy, train_dec_values] =svmpredict(train_label, train_img_arr, model); % test the trainingdata %测试 test_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\shouxie\\pca_svm\\test\\%01d\\%01d.bmp'; test_count=10; test_count_per_num=100...
import face_recognition import cv2 import numpy as np import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import roc_curve,auc fromsklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.externals im...
训练 SVM 分类器一旦我们完成了降维,就开始分类了。首先,我们将训练 SVM 分类模型。我们使用 GridSearchCV,这是一个库函数,它是一种调整超参数的方法,它将系统地为网格中指定的算法参数的每个组合建立和评估模型,并在最佳估计量,参数在参数网格中给出:print("Fitting the classifier to the training set") param...
1 简介 PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其中重要的参数进行调优,最终达到90%的识别成...
最后,我们来绘制PCA+SVM模型用于人脸识别的精度:from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_test, y_pred) print(score) 我们的准确分数是0.81!虽然这并不是一个完美的分数,还有很大的改进空间,但PCA和SVM的人脸识别为我们提供了进一步强大算法的起点!结论本文利用PCA和SVM建立了一个人...
基于PCA和SVM的人脸识别 程序中采用的数据集是ORL人脸库,该人脸库共有400副人脸图像,40人,每人10幅,大小为112*92像素,同一个人的表情,姿势有少许变化。 程序的流程主要分为三部分,数据的预处理(PCA降维和规格化),数据的训练阶段,数据的识别阶段 数据的预处理的流程图如下:...
1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测,excel数据集,main是程序文件; 2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行; 3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中,实现多输入分类预测,可以实现二分类及多分类预测。 注:数据和文件放在一个文件夹 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM...
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 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...
kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) 用训练好的SVM分类器预测 In [16] # 下面用训练好的分类器进行预测 print("Predicting people's names on the test set") # 在测试集中预测人们的名字 t0 = time() y_pred = clf...