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PCA पार्ट्स नहीं सीखता

NMF के विपरीत, PCA पार्ट्स को नहीं सीखता. इसके कंपोनेंट्स (डॉक्यूमेंट्स के मामले में) टॉपिक्स के अनुरूप नहीं होते, और इमेज पर ट्रेन करने पर ये इमेज के हिस्सों का प्रतिनिधित्व नहीं करते. इसे स्वयं जाँचिए: पिछले अभ्यास वाले LED डिजिट इमेज डेटासेट पर फिट किए गए PCA मॉडल के कंपोनेंट्स का निरीक्षण करें. इमेजेज एक 2D ऐरे samples के रूप में उपलब्ध हैं. साथ ही show_as_image() फंक्शन का एक परिवर्तित संस्करण उपलब्ध है, जो वैल्यू नेगेटिव होने पर पिक्सेल को लाल रंग दिखाता है.

उत्तर सबमिट करने के बाद ध्यान दें कि PCA के कंपोनेंट्स LED डिजिट इमेज के अर्थपूर्ण हिस्सों का प्रतिनिधित्व नहीं करते!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.decomposition से PCA इम्पोर्ट करें.
  • 7 कंपोनेंट्स के साथ model नाम का PCA इंस्टेंस बनाएँ.
  • model की .fit_transform() मेथड को samples पर लागू करें. परिणाम को features में असाइन करें.
  • मॉडल के हर कंपोनेंट (जिसे model.components_ से एक्सेस किया जाता है) पर लूप के भीतर show_as_image() फंक्शन उस कंपोनेंट पर लागू करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import PCA
____

# Create a PCA instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: features
features = ____

# Call show_as_image on each component
for component in ____:
    ____
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