Зміст курсу
Метод Головних Компонент
Метод Головних Компонент
Зниження рівня шуму
Розглянемо, як працює PCA, коли алгоритм виступає не як етап обробки даних, а як основний етап. Задача зменшення шуму на зображеннях - саме такий випадок.
Пайплайн у цьому випадку виглядає так: ми завантажуємо в модель зашумлені дані, після чого можемо обробити інші дані за допомогою PCA, і модель відновить ці дані. Як це працює? За рахунок зменшення кількості головних компонент - залишаються буквально лише найбільш важливі елементи зображення, тобто зменшується шум.
Ми використовуємо набір даних USPS з числами та бібліотеку scikit-learn:
python
Додамо трохи шуму до наших зображень:
python
Створимо модель РСА:
python
Давайте подивимося, що з цього вийшло! Початкові зашумлені зображення:
І ось результат роботи РСА:
Дякуємо за ваш відгук!
