基于KNN算法的人脸识别MATLAB实现-课程设计.zip
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简介：
本项目为《基于KNN算法的人脸识别MATLAB实现》课程设计作品，通过MATLAB编程实践，采用K近邻(KNN)分类器进行人脸识别技术研究与开发。
本次实验尝试通过将人脸图像转化为特征向量，并训练数据集以计算欧拉距离来找到与待测人脸最接近的k个人脸，从而实现基于KNN的人脸识别算法，达到入门级学习的目的。
KNN（K-Nearest Neighbors）算法假设给定一个已知类别的样本数据集。在分类时，对于新的实例，根据其最近邻的训练实例类别进行预测。因此，该算法没有显式的训练过程。实际上，它利用整个训练数据集对特征向量空间进行划分，并将其作为分类模型的基础。
KNN算法包含三个基本要素：k值的选择、距离度量以及分类决策规则。
具体流程如下：
1. 假设有一个带有标签的样本数据集（即训练样本集），其中每条数据与所属类别一一对应。遍历该训练集合，计算预测样本与其他每一个样本点的距离，并按由近到远排序。
2. 定义一个KNN参数k值（范围为1至20），表示用于投票决策的最近邻数量。
3. 输入没有标签的新数据后，将其每个特征与已知分类的数据集中的相应特征进行比较。
4. 取距离预测样本最近的前 k 个训练样例对应的类别，并通过多数表决的方式确定新输入实例所属类别的最终结果。
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