lda分类代码matlab-facial-recognition:实现基本分类器（Bayes'、K-NearestNeighbors、PCA、

lda分类代码matlab 面部识别 在MATLAB中实现基本分类器（Bayes'、K-Nearest Neighbors、PCA、LDA），实现人脸识别。 介绍 有关作业的正式定义，请参阅项目。 有关结果的摘要，请参阅我的 . 如何运行代码 为了保持代码的可读性和模块化，每个分类器和降维技术都在位于目录中的单独 MATLAB 函数中实现。 帮助函数方便地位于目录中。 该脚本位于代码目录的顶层。 我将脚本分为以下几个部分： 预处理数据 负载变量 划分数据（训练和测试） 贝叶斯分类 K-最近邻分类 主成分分析 (PCA) PCA后的贝叶斯分类 PCA 后的 K 最近邻分类 Fisher 线性判别分析 (LDA) LDA后的贝叶斯分类 LDA后的K-最近邻分类 主文件包含不同情况的初始条件和参数。 要测试不同的功能，只需修改这些状态​​条件变量。 该脚本可以完整运行，也可以一次运行一个部分，以观察和分析给定部分的结果。 在脚本的末尾，每种分类技术的结果都显示在一个表格中。 下面是在人脸数据集上运行整个脚本时的示例表。 所有输入数据都可以在.mat文件形式的目录中找到。 如需任何帮助或说明，