تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA) در پایتون

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA) در پایتون”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

پایتون:

زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب می‌شود. و از همین رو بسیاری از برنامه‌نویس‌های تازه‌کار آن را به عنوان اولین زبان برنامه‌نویسی خود برمی‌گزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همه‌منظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرم‌افزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیل‌های داده استفاده می‌شود.

با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شده‌اند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژه‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌سازند.

توضیحات پروژه :

عنوان : تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA) در پایتون

این پروژه یک تمرین پایتون با موضوع، تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA) است.

تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA)

هدف این تمرین آشنایی به عملکرد روشهای PCA و LDA و بهره گرفتن از آنها برای کاهش بعد مجموعه داده mnist است.

الف.

فایل PCA_1.ipynb را در محیط ژوپیتر باز نمایید در صورتی که بر روی کامپیوتر خود نصب نکرده اید میتوانید از

استفاده نمایید google colab

برنامه های سلولهای مختلف را اجرا و خروجی را بررسی نمایید.

با توجه به استفاده از متغیرهای تصادفی برنامه هر سلول را چند بار اجرا و نتایج حاصله را بررسی و مقایسه نمایید.

به نظر شما هدف از این برنامه چیست؟ یافته های خود را گزارش نمایید.

فایل PCA 2.ipynb را در محیط ژوپیتر باز نمایید.

برنامه را اجرا و خروجی ها را بررسی نمایید.

در این برنامه تعداد PCها ۲ در نظر گرفته شده است (2) n_components) در این مسئله حداکثر تعداد PC چه

عددی میتواند باشد؟ نمودار scree را برای این تعداد PC رسم نمایید.

با 0.9=POV مولفه های غیر مهم را حذف کنید چه تعداد مولفه مهم وجود دارد؟ پس از حذف مولفه های غیر مهم

داده را به فضای اولیه برگردانید تصاویر اولیه و تصاویر پس از پردازش را با هم مقایسه کنید. آیا تغییر کیفیت محسوس

است؟

جهت بررسی توضیحات بیشتر بر روی لینک زیر کلیک کنید:

Downloads

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“پروژه تحلیل مولفه های اصلی (PCA) و تحلیل تفکیک خطی (LDA) در پایتون”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه انجام پروژه پایتون مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.