تجميع الميزات#

توضح هذه الصور كيف يتم دمج الميزات المتشابهة معًا باستخدام تجميع الميزات.

البيانات الأصلية, البيانات المجمعة, التسميات
# Authors: The scikit-learn developers
# SPDX-License-Identifier: BSD-3-Clause

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn import cluster, datasets
from sklearn.feature_extraction.image import grid_to_graph

digits = datasets.load_digits()
images = digits.images
X = np.reshape(images, (len(images), -1))
connectivity = grid_to_graph(*images[0].shape)

agglo = cluster.FeatureAgglomeration(connectivity=connectivity, n_clusters=32)

agglo.fit(X)
X_reduced = agglo.transform(X)

X_restored = agglo.inverse_transform(X_reduced)
images_restored = np.reshape(X_restored, images.shape)
plt.figure(1, figsize=(4, 3.5))
plt.clf()
plt.subplots_adjust(left=0.01, right=0.99, bottom=0.01, top=0.91)
for i in range(4):
    plt.subplot(3, 4, i + 1)
    plt.imshow(images[i], cmap=plt.cm.gray, vmax=16, interpolation="nearest")
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    if i == 1:
        plt.title("البيانات الأصلية")
    plt.subplot(3, 4, 4 + i + 1)
    plt.imshow(images_restored[i], cmap=plt.cm.gray,
               vmax=16, interpolation="nearest")
    if i == 1:
        plt.title("البيانات المجمعة")
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())

plt.subplot(3, 4, 10)
plt.imshow(
    np.reshape(agglo.labels_, images[0].shape),
    interpolation="nearest",
    cmap=plt.cm.nipy_spectral,
)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title("التسميات")
plt.show()

Total running time of the script: (0 minutes 0.165 seconds)

Related examples

تعلم القاموس عبر الإنترنت لأجزاء الوجوه

تعلم القاموس عبر الإنترنت لأجزاء الوجوه

التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد

التعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد

إزالة الميزة المتكررة

إزالة الميزة المتكررة

نشر التسمية للأرقام باستخدام التعلم النشط

نشر التسمية للأرقام باستخدام التعلم النشط

Gallery generated by Sphinx-Gallery