1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Unsupervised Learning in Python
Connected

cvičení

PCA se nenaučí části

Na rozdíl od NMF se PCA nenaučí části věcí. Její komponenty neodpovídají tématům (v případě dokumentů) ani částem obrázků, i když je natrénovaná na obrázcích. Přesvědč se o tom sám/sama tím, že prozkoumáš komponenty modelu PCA natrénovaného na datové sadě obrázků LED číslic z předchozího cvičení. Obrázky jsou dostupné jako 2D pole samples. K dispozici je také upravená verze funkce show_as_image(), která zobrazí pixel červeně, pokud je jeho hodnota záporná.

Po odeslání odpovědi si všimni, že komponenty PCA nepředstavují žádné smysluplné části obrázků LED číslic!

Pokyny

100 XP
  • Importuj PCA z sklearn.decomposition.
  • Vytvoř instanci PCA s názvem model se 7 komponentami.
  • Aplikuj metodu .fit_transform() modelu model na samples. Výsledek ulož do proměnné features.
  • Na každou komponentu modelu (přístupnou přes model.components_) zavolej uvnitř cyklu funkci show_as_image() s danou komponentou jako argumentem.