У меня есть набор данных типа foat размером 1000x100. Я реализовал dct, ica и pca в этом наборе данных, в результате чего pca сохраняет x количество компонентов из 100 дляy% информации сохранено (например: 59 для 95%), я понимаю, что dct и ica работают по-разному. Я хочу знать, как я могу узнать похожую информацию для dct и ica, например, сколько функций извлечено в dct и ica и сколько оригинальной информации они хранят? Кроме того, я ничего не могу понять из этих графиков
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from matplotlib import pyplot as plt
b = dct(x, type=2) #x is a numpy array
plt.plot(b)
plt.show()
, аналогичных для ICA
X = (np.array(list2))
transformer = FastICA(n_components=50,random_state=0)
X_transformed = transformer.fit_transform(X)