Ajustar t-SNE a los datos de ANSUR

t-SNE es una técnica estupenda para la exploración visual de conjuntos de datos de alta dimensionalidad. En este ejercicio, la aplicarás al conjunto de datos ANSUR. Eliminarás las columnas no numéricas del conjunto de datos precargado df y ajustarás TSNE a este conjunto numérico.

Este ejercicio forma parte del curso

Reducción de dimensionalidad en Python

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Instrucciones del ejercicio

Elimina las columnas no numéricas del conjunto de datos.
Crea un modelo TSNE con una tasa de aprendizaje de 50.
Ajusta y transforma el modelo sobre el conjunto de datos numérico.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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)

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