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: