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Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。程序中使用参数寻优的方法来寻找最佳投影维数，以达到比较理想的识别效果。-The Fisherface method implemented in the PCA data reconstruction based on the completion of the first use of PCA project
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以著名的wine数据作为实验样本。包括k-NN算法，交叉验证，PCA降维等。-With the famous wine data as experimental samples.K- NN algorithm, cross validation, PCA dimension reduction, etc.
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首先对minist数据集进行pca降维，然后对降维后的数据进行KNN分类(First, the Minist data set is reduced by PCA, and then the data of the reduced dimension is classified by KNN)
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