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मछलियों के माप का डायमेंशन रिडक्शन

पिछले एक अभ्यास में, आपने देखा था कि मछलियों के माप के लिए "आंतरिक डायमेंशन" के रूप में 2 एक उचित विकल्प था. अब PCA का उपयोग करके इन मापों का डायमेंशन रिडक्शन करें, और सिर्फ 2 सबसे महत्वपूर्ण कॉम्पोनेंट्स को रखें.

मछलियों के माप पहले से आपके लिए स्केल किए जा चुके हैं, और scaled_samples के रूप में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.decomposition से PCA इम्पोर्ट करें.
  • n_components=2 के साथ pca नाम का एक PCA इंस्टेंस बनाइए.
  • pca के .fit() मेथड का उपयोग करके इसे स्केल किए गए मछली माप scaled_samples पर फिट कीजिए.
  • pca के .transform() मेथड से scaled_samples को ट्रांसफॉर्म करें. परिणाम pca_features में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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