PCA和SVM是什么？该如何建立人脸识别模型？
n＿samples， h， w ＝ lfw＿people．images．shape
np．random．seed（42）
从变量explorer可以看到，我们有1288个样本（图片），高度为50px，宽度为37px（50x37＝1850个特征）Numpy数组我们使用lfw＿people 的data数组，直接存储在X中，我们将在以后的处理中使用这些数据。X ＝ lfw＿people．data
n＿features ＝ X．shape［1］
X中的数据有1288个样本，每个样本有1850个特征。label接下来，我们将定义label，这些label是图片所属人的id。y ＝ lfw＿people．target
target＿names ＝ lfw＿people．target＿names
n＿classes ＝ target＿names．shape［0］
这里，y代表目标，它是每个图片的标签。标签由target＿names变量进一步定义，该变量由7个要识别的人的姓名组成。
target是一个1288x1的NumPy数组，它包含1288张图片对应名称的0–6值，因此，如果id＝0的目标值为5，则表示该人脸为“Hugo Chavez”，如target＿names中所示：
因此，y是数字形式的目标，target＿names是名称中的任何目标／标签，n＿classes是存储类数量的变量，在我们的例子中，我们有7个：Ariel SharonColin PowellDonald RumsfeldGeorge W BushGerhard Schr?derHugo ChavezTony Blair
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