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画像に対してPCAを行い,主成分ごとに画像を作成したい

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reonald

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pythonで画像(8×8の64枚)に対してPCAを行っております。
PCAを行い,累積寄与率などは出力できたのですが,第1主成分のみで画像を再構築,第1-2主成分のみで画像を再構築,などを行いたいです。
コードは下記で累積寄与率までは出力できております。

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

data=[]
N=60
for i in range(N):
    img = np.array(Image.open("./pca/./5/_"+str(i)+".jpg"))
    img_flatten=list(itertools.chain.from_iterable(img))
    data.append(img_flatten)


#principal component analysis
pca = PCA()
pca.fit(data)
data = pca.transform(data)

#pcaの寄与率計算
contribution = pca.explained_variance_ratio_
#寄与率を累積和に変更
contribution = np.cumsum(contribution)
#最初に0を追加
contribution = np.append(0,contribution)

#寄与率の描画
plt.plot(contribution,marker="o")
plt.xlim(0,65)
plt.ylim(0,1.1)
plt.show()
コード


画像の再構築にはpca.inverse関数を使うんでしょうか,,,?サイトごとに使っている関数が違い,自分のプログラムに適応させれないです。

どなたかよろしくお願いいたします。

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