pca_knn 本方法采用pca进行特征提取

本方法采用pca进行特征提取，knn分类器进行人脸识别。

       
function accuracy=classifier_KNN（c_testsc_trainsK）

n=0;
tests=c_tests;            %测试样本
trains=c_trains;          %训练样本
for i=1:size（tests1）
    for j=1:size（trains1）
        dist（j）=（norm（tests（i:）-trains（j:）））^2;  %计算每个测试样本与所有训练样本的欧氏距离
    end
    
   [distsortindex]=sort（dist）;   %将距离按升序排列并返回元素所在的行数
 
   
   %----------K-阶近邻程序部分--------  
   nearK=index（1:K）;     %index（1:K）:取距离最近的前K个样本的标号，K取1，3，5，7
   max=-1;                                                        
   for c=1:40    %orl时，c=1:40
       cntK=length（find（（floor（nearK/5）+1）==c））; %计算每一类别的数目
       if （cntK>max）
           max=cntK;    
           class=c;     %取类别数目最多的类别的标号
       end
   end

%******三种算法的公共部分，判别是否是同类*********
    if class==（floor（i/5）+1）   %因为每相连的5个样本为一类，计算该样本的类别号

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        890  2009-12-14 19:14  pca_knn\classifier_NN.m

     文件       2472  2010-04-06 10:52  pca_knn\main_pca.m

     文件        462  2009-11-04 18:13  pca_knn\scaleForSVM.m

     文件       1083  2010-04-06 10:52  pca_knn\classifier_KNN.m

     目录          0  2010-04-06 10:51  pca_knn

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