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बड़े डेटासेट पर PCA

अब आप 13 डायमेंशन वाले कुछ बड़े ANSUR डेटा-सैंपल पर PCA लागू करेंगे, जिसे ansur_df के रूप में पहले से लोड किया गया है. फिट किया गया मॉडल अगले अभ्यास में इस्तेमाल होगा. क्योंकि हम principal components को स्वयं उपयोग नहीं कर रहे हैं, इसलिए डेटा को transform करने की ज़रूरत नहीं है. इसके बजाय, केवल pca को डेटा पर फिट करना पर्याप्त है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dimensionality Reduction

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • scaler बनाएँ.
  • डेटा को स्टैंडर्डाइज़ करें.
  • PCA() इंस्टेंस बनाएँ.
  • इसे स्टैंडर्डाइज़्ड डेटा पर फिट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

# Scale the data
scaler = ____
ansur_std = ____

# Apply PCA
pca = ____
pca.____
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