面部识别的模式识别代码，广工大MATLAB作业

简介：
这段简介可以描述为：“面部识别的模式识别代码”是广东工业大学的一份MATLAB编程作业。学生通过编写相关算法，实现对人脸特征的有效提取和比对，进一步理解和应用模式识别技术。 在MATLAB中编写面部识别代码时采用了随机森林、贝叶斯方法、集成学习策略、决策树以及KNN算法，并使用了最小距离分类器。首先获取数据后，需要找出训练集中带有hat的编号；接着从这些编号中筛选出标有white的数据并确定最大值；然后剔除含有white标签及缺失的数据，得到未包含white标签的样本编号。 接下来，在测试集中标记为white的所有样本编号也需要被识别出来。整个过程中会涉及到训练集和测试集中所有数据以及特征矩阵的操作。在分类器的设计上主要关注求解类别概率与先验概率，并建立类间离散度矩阵，计算相关特征值；此外还需对中间变量进行排序以确保其按照从大到小的顺序排列。 特别地，在标签定义方面，白种人被标记为1，黑种人为0。整个过程中的重点在于如何通过这些方法和步骤准确提取训练集数据特征，并最终实现面部识别任务中关于戴帽子与否的有效分类与判断。