1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Reducerea dimensionalității în Python
Connected

exercițiu

PCA pentru compresia imaginilor

Vei reduce dimensiunea a 16 imagini cu cifre scrise de mână (setul de date MNIST) folosind PCA.

Eșantioanele sunt imagini în tonuri de gri de 28 x 28 de pixeli, aplatizate în array-uri cu câte 784 de elemente (28 x 28 = 784) și adăugate în array-ul numpy 2D X_test. Fiecare dintre cei 784 de pixeli are o valoare între 0 și 255 și poate fi considerat o caracteristică.

Un pipeline cu un scaler și un model PCA configurat să selecteze 78 de componente a fost preîncărcat pentru tine sub numele pipe. Acest pipeline a fost deja antrenat pe întregul set de date MNIST, cu excepția celor 16 eșantioane din X_test.

În plus, a fost creată pentru tine o funcție plot_digits care va afișa cele 16 imagini într-o grilă.

Instrucțiuni 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Afișează datele eșantion din MNIST.