Yale Patt 所著《计算机系统概论》(第二版) LC-3 模拟器及编译器(windows 环境)

official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数 self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用） 两者可以相互比较看手写函数效果如何。 model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量 函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢 代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi 这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差 运行方法： 安装相应需求的库，直接运行official_classifica

用于人脸识别的人脸库，YALE.tar.gz

The Yale Facedatabase A (also known as Yalefaces) consists of 15 people (14 male, 1 female) each with 11 grayscale images sized pixel. There are changes in the light conditions (center light, left light, right light), facial expressions (happy, normal, sad, sleepy, surprised, wink) and glasses (glasses, no-glasses). 图片为bmp格式，裁剪为100*100

人脸数据库。包括中科院人脸数据库、lfw、Yale-B、FERET和CMU的。资源太大无法上传。下载文件为百度云链接和密码。

该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。

yale人脸数据库.7z

Yale_64x64数据集，包含15个人，每人11张图，均为PNG格式，64*64大小

该人脸库可用于人脸识别算法，该数据库包含5760个单个光源图像，每个10个对象在576个观察条件下看到（9个构成×64个照明条件）。对于特定姿势中的每个主体，还捕获具有环境（背景）照明的图像。因此，图像的总数实际上是5760 + 90 = 5850。

YALE人脸数据库（美国，耶鲁大学）由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建，包含15个人，每个人有不同表情、姿态和光照下的11张人脸图像，共165张图片，每张图片大小为100*100。整个数据集非常小，图片信息也较为简单。