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PCA는 부분을 학습하지 않아요

NMF와 달리 PCA는 사물의 부분을 학습하지 않습니다. 문서의 경우 주제와, 이미지의 경우 이미지의 일부와 PCA의 성분이 직접 대응하지 않습니다. 이전 연습 문제의 LED 숫자 이미지 데이터셋에 PCA 모델을 학습하고 그 성분을 살펴보며 이를 직접 확인해 보세요. 이미지는 2D 배열 samples로 제공됩니다. 또한 값이 음수인 픽셀을 빨간색으로 표시하도록 수정된 show_as_image() 함수도 제공됩니다.

답변을 제출한 뒤, PCA의 성분이 LED 숫자 이미지의 의미 있는 부분을 나타내지 않는다는 점에 주목하세요!

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Unsupervised Learning

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연습 안내

  • sklearn.decomposition에서 PCA를 임포트하세요.
  • 성분을 7개로 하는 PCA 인스턴스 model을 만드세요.
  • model의 .fit_transform() 메서드를 samples에 적용하세요. 결과를 features에 할당하세요.
  • 모델의 각 성분(model.components_로 접근)에 대해, 루프 안에서 해당 성분에 show_as_image() 함수를 적용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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 ____:
    ____
코드 편집 및 실행