MulaiMulai sekarang secara gratis

PCA tidak mempelajari bagian-bagian

Berbeda dengan NMF, PCA tidak mempelajari bagian-bagian dari suatu objek. Komponennya tidak berkaitan dengan topik (pada kasus dokumen) atau bagian-bagian gambar ketika dilatih pada gambar. Verifikasikan sendiri dengan menginspeksi komponen model PCA yang dilatih pada himpunan data citra digit LED dari latihan sebelumnya. Gambar tersedia sebagai array 2D samples. Versi modifikasi dari fungsi show_as_image() juga tersedia, yang mewarnai piksel merah jika nilainya negatif.

Setelah Anda mengirimkan jawaban, perhatikan bahwa komponen PCA tidak merepresentasikan bagian-bagian yang bermakna dari gambar digit LED!

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Unsupervised Learning in Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Impor PCA dari sklearn.decomposition.
  • Buat instance PCA bernama model dengan 7 komponen.
  • Terapkan metode .fit_transform() dari model ke samples. Simpan hasilnya ke features.
  • Untuk setiap komponen model (diakses melalui model.components_), terapkan fungsi show_as_image() pada komponen tersebut di dalam loop.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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 ____:
    ____
Edit dan Jalankan Kode