PCA voor afbeeldingscompressie

Je gaat de grootte van 16 afbeeldingen met handgeschreven cijfers (MNIST-dataset) verkleinen met PCA.

De samples zijn grijswaardenafbeeldingen van 28 bij 28 pixels die zijn afgevlakt tot arrays met elk 784 elementen (28 x 28 = 784) en samengevoegd in de 2D numpy-array X_test. Elk van de 784 pixels heeft een waarde tussen 0 en 255 en kun je zien als een feature.

Er is een pipeline met een scaler en een PCA-model om 78 componenten te selecteren al voor je ingeladen als pipe. Deze pipeline is al getraind op de gehele MNIST-dataset, behalve op de 16 samples in X_test.

Tot slot is er een functie plot_digits voor je gemaakt die 16 afbeeldingen in een raster plot.