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Réduction des dimensions des mesures des poissons

Dans un exercice précédent, vous avez constaté que l'2 était un choix raisonnable pour la « dimension intrinsèque » des mesures du poisson. Veuillez maintenant utiliser l'ACP pour réduire la dimensionnalité des mesures des poissons, en ne conservant que les deux composantes les plus importantes.

Les mesures des poissons ont déjà été mises à l'échelle pour vous et sont disponibles à l'adresse scaled_samples.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez PCA à partir de sklearn.decomposition.
  • Créez une instance PCA appelée « pca » avec « n_components=2 ».
  • scaled_samplesVeuillez utiliser la méthode « .fit() » (ajuster les courbes à l'aide de la méthode des moindres carrés) disponible à l'adresse pca pour l'ajuster aux mesures de poissons
  • Veuillez utiliser la méthode .transform() de pca pour transformer scaled_samples. Affectez le résultat à pca_features.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import PCA
____

# Create a PCA model with 2 components: pca
pca = ____

# Fit the PCA instance to the scaled samples
____

# Transform the scaled samples: pca_features
pca_features = ____

# Print the shape of pca_features
print(pca_features.shape)
Modifier et exécuter le code