Повторение: сканер лиц

Часть раздела Обучение без учителя путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 33 из 51.

Задание

Средне

Камера у офисной двери может хранить только k чисел для каждого лица; программа считывает k. Стартовый код рисует 300 лиц размером 16 на 16 пикселей и записывает их в X.

Обучи PCA с k компонентами. Выведи долю сохранённой дисперсии, как показано ниже.
Нарисуй лицо 0 на axs[0], а его восстановленное изображение по k числам — на axs[1]; для обоих используй cmap="gray".
Нарисуй компоненту 1 на axs[2] с cmap="gray_r". Покажи результат.

Для другой камеры и 4:

Kept: 80.5% of the variance with 4 numbers per face

Три изображения размером 16 на 16: улыбающееся лицо, его немного более сглаженное восстановленное изображение по 4 числам и компонента 1 — тёмная форма лица на белом фоне

Затем Coddy опишет три твоих панели.

Попробуйте сами

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA


# Рисует count лиц размером 16 на 16 пикселей: каждое лицо представлено одномерным массивом из 256 значений яркости (от 0 до 1)
def make_faces(count, seed):
    rng = np.random.default_rng(seed)
    cols, rows = np.meshgrid(np.arange(16), np.arange(16))
    faces = []
    for i in range(count):
        light = rng.uniform(0.55, 0.95)
        side = rng.uniform(-0.25, 0.25)
        head = ((cols - 7.5) / 6.2) ** 2 + ((rows - 8) / 7.6) ** 2 < 1
        face = head * (light + side * (cols - 7.5) / 7.5)
        eye_row = rng.uniform(5, 7)
        gap = rng.uniform(2.2, 3.6)
        for eye_col in [7.5 - gap, 7.5 + gap]:
            face = face - 0.7 * np.exp(-((cols - eye_col) ** 2 + (rows - eye_row) ** 2) / 1.2)
        smile = rng.uniform(-2, 2)
        mouth_row = 11.5 - smile * ((cols - 7.5) / 3.5) ** 2
        mouth = np.exp(-((rows - mouth_row) ** 2) / 0.4) * (np.abs(cols - 7.5) < 3.6)
        face = face - 0.6 * mouth + rng.normal(0, 0.04, size=(16, 16))
        faces.append(np.clip(face, 0, 1).flatten())
    return np.round(np.array(faces), 2)


# 300 лиц, которые увидела камера у двери, и количество чисел, которое можно сохранить для каждого лица
X = make_faces(300, seed=7)
k = int(input())

# Не изменяйте строки ниже
fig, axs = plt.subplots(1, 3)
axs[0].set_title("Face")
axs[1].set_title(f"Rebuilt from {k}")
axs[2].set_title("Component 1")

# Напишите свой код ниже