Selezione delle componenti principali

Riduzione della dimensionalità in Python

Jeroen Boeye

Head of Machine Learning, Faktion

Impostare una soglia di varianza spiegata

pipe = Pipeline([
        ('scaler', StandardScaler()),
        ('reducer', PCA(n_components=0.9))])

# Fit the pipe to the data
pipe.fit(poke_df)

print(len(pipe['reducer'].components_))

Un numero ottimale di componenti

pipe.fit(poke_df)

var = pipe['reducer'].explained_variance_ratio_

plt.plot(var)

plt.xlabel('Principal component index')
plt.ylabel('Explained variance ratio')
plt.show()

rapporto di varianza spiegata

Un numero ottimale di componenti

pipe.fit(poke_df)

var = pipe['reducer'].explained_variance_ratio_

plt.plot(var)

plt.xlabel('Principal component index')
plt.ylabel('Explained variance ratio')
plt.show()

gomito del rapporto di varianza spiegata

Operazioni PCA

Schema PCA fit transform 1

Operazioni PCA

Schema PCA fit transform 2

Operazioni PCA

Schema PCA fit transform 3

Compressione di immagini

volti originali

Compressione di immagini

print(X_test.shape)

(15, 2914)

62 x 47 pixel = 2914 valori in scala di grigi

print(X_train.shape)

(1333, 2914)

Compressione di immagini

pipe = Pipeline([
        ('scaler', StandardScaler()),
        ('reducer', PCA(n_components=290))])

pipe.fit(X_train)

pc = pipe.fit_transform(X_test)

print(pc.shape)

(15, 290)

Ricostruire le immagini

pc = pipe.transform(X_test)

print(pc.shape)

(15, 290)

X_rebuilt = pipe.inverse_transform(pc)

print(X_rebuilt.shape)

(15, 2914)

img_plotter(X_rebuilt)

volti compressi

Ricostruire le immagini

volti originali

volti compressi

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Riduzione della dimensionalità in Python