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PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

PCA图像降维与重构及异常数据可视化分析Python实战

数据降维是机器学习中一个重要的问题，它可以减少数据维度和提高数据处理的效率。PCA是一种常用的数据降维方法，本文将介绍如何使用Python实现图像数据的PCA降维和重构，并利用t-SNE进行异常数据可视化分析。

  1. 数据准备

我们使用sklearn库内置的手写数字数据集MNIST，该数据集包含70000个28x28像素的手写数字图像数据。我们需要将每张图片展开成一维数组，共784个特征。

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist[

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