基于飞桨框架实现PCA的人脸识别算法

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本文作者是Yu欸，目前在华中科技大学攻读博士学位，定期记录并分享所学知识，博客关注者5w+。 主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。本文将通过基于飞桨框架的实际代码示例，来展示所提供的高效、灵活的线性代数API，如何简化机器学习和深度学习中的数据处理和分析工作，为高维数据集的处理和分析提供了有效工具。 主成分分析在人脸识别项目中完整代码及数据集已上传至飞桨星河社区： https://aistudio.baidu.com/projectdetail/8055072 在现代计算框架中，为了高效地处理和存储大规模的数据集，尤其是在这些数据集中存在大量零值的情况下，采用稀疏数据结构变得尤为重要。飞桨是一个领先的深度学习平台，提供了强大的稀疏计算能力，支持从基本的 ………………………………