首先引入需要的包
%matplotlib inline
import numpy as np
import scipy as sp
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import os
path = os.path.abspath('..')
if not path in sys.path:
sys.path.append(path)
載入數據集，使數據中心化（減去平均值）
from dataset.cleardata import mnist
train_img, train_lbl = mnist(dataset='training')
test_img, test_lbl = mnist(dataset='testing')
先看一下前16張訓練機和數據集都長什么樣， 使用plt畫出圖像
plt.figure(figsize=(8,7),dpi=198)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.imshow(train_img[i])
plt.figure(figsize=(8,7),dpi=198)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.imshow(test_img[i])
求出平均臉， 簡單計算，其實就是把每個像素求出平均值, 畫出來看看， 就長這樣
#mean face
mean_num = train_img.mean(0)
plt.imshow(mean_num)
train_img = train_img - mean_num
test_img = test_img - mean_num
所有圖片都減去平均臉
plt.figure(figsize=(8,7),dpi=198)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.imshow(train_img[i])
plt.figure(figsize=(8,7),dpi=198)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.imshow(test_img[i])
把所有像素攤平（都變成以為向量）
train_plain = np.array([train_img[i].reshape(28 * 28, ) for i in xrange(train_img.shape[0])])
test_plain = np.array([test_img[i].reshape(28 * 28, ) for i in xrange(test_img.shape[0])])
執行PCA處理數據
這一步發現python報了一個異常， 可以看到python跑出一個錯誤
ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part， 原因是pca求出來的特征向量有復數，這時候我舍棄了復數的虛部
以下取了40維進行PCA
from pre_process.pca import pca
data, ft = pca(plain, 40)
data = data.astype(float) # training data after pac mapping to 40 dimension
ft = ft.astype(float)
g:\Anaconda2\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:4: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
g:\Anaconda2\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:5: ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part
畫出前16特征臉
這些特征臉按照投影方差大小排列， 第一個方差最大，效果應該會最好的
plt.figure(figsize=(8,7),dpi=198)
for i in range(16):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.imshow(ft.T[i].reshape(28, 28))
把測試數據使用40維的特征向量投影的40維平面
train_maped = np.dot(train_plain, ft)
test_maped = np.dot(test_plain, ft)
使用KNN算法，對測試數據進行比較
這里由於算法沒有優化，復雜度比較高，所以只取了前1000的測試數據，有待優化
輸出了預測label， 計算准確率
from algorithm import distance as dist
out_lbl = []
for i in xrange(1000):
res = np.array([dist.euclidean(train_maped[m], maped[i]) for m in xrange(test_img.shape[0])])
out_lbl.append(train_lbl[res.argsort()[0]])
out_lbl
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看一看錯誤率，還算比較小~ 到此結束
但是只是作為測試使用， 還有很多東西還需要很多改進
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0.059999999999999998