ORL3

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@vision 3 @author：马旭 @tel：13952522076 @email：[email protected]

预处理数据preprocess： 这个过程是首先将样本通过PCA降维提取信息，然后将降维后的样本通过LDA降维，分类为15类，所以降维后维数不能高于（15-1）类。这里降维到13维。

训练多分类multi： 这里使用的是Maltas自带的svm。我们做的是one-vs-rest。将样本类别拆为第一类和其他类，第二类和其他类。。。 假若有n类样本，那么分类器既有n-1个。将分类器放入数组中，循环判别。

测试predict： 我这里在one-vs-rest时，将1作为某一类，－1作为其他类，然后分类。这样每一个分类器分类对样本训练就会得到一个矩阵（大小应该为 样本个数X分类器个数）,最后一列添加1向量。判断第几个出现1就是第几类。 这样做的目的是为了减少每个判断时候的for循环，防止嵌套for循环，提高运行速度。