Fitování t-SNE na data ANSUR
t-SNE je skvělá technika pro vizuální průzkum vícerozměrných datových sad. V tomto cvičení ji aplikuješ na datovou sadu ANSUR. Odstraníš nečíselné sloupce z předem načtené datové sady df a fituješ TSNE na tuto číselnou datovou sadu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Redukce dimenzionality v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Odstraň z datové sady nečíselné sloupce.
- Vytvoř model
TSNEs hodnotou learning rate 50. - Fituj model na číselnou datovou sadu a proveď transformaci.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Non-numerical columns in the dataset
non_numeric = ['Branch', 'Gender', 'Component']
# Drop the non-numerical columns from df
df_numeric = df.____(____, axis=____)
# Create a t-SNE model with learning rate 50
m = ____(____)
# Fit and transform the t-SNE model on the numeric dataset
tsne_features = m.____(____)
print(tsne_features.shape)