Метод главных компонент для сжатия изображений

Вы уменьшите размер 16 изображений рукописных цифр (набор данных MNIST) с помощью метода главных компонент (PCA).

Выборки представляют собой изображения в градациях серого размером 28 × 28 пикселей, преобразованные в массивы по 784 элемента каждый (28 × 28 = 784) и добавленные в двумерный массив numpy X_test. Каждый из 784 пикселей имеет значение от 0 до 255 и может рассматриваться как признак.

Конвейер с масштабировщиком и моделью PCA для выбора 78 компонент был предварительно загружен для вас как pipe. Этот конвейер уже обучен на всём наборе данных MNIST, за исключением 16 выборок в X_test.

Кроме того, для вас была создана функция plot_digits, которая отображает 16 изображений в виде сетки.