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The first principal component

डेटा का पहला प्रिंसिपल कंपोनेंट वह दिशा होती है जिसमें डेटा में सबसे अधिक वैरिएशन होता है। इस अभ्यास में, आपका काम है PCA का उपयोग करके अनाज (grain) सैंपल्स की लंबाई और चौड़ाई मापों का पहला प्रिंसिपल कंपोनेंट निकालना और उसे स्कैटर प्लॉट पर एक एरो के रूप में दर्शाना.

एरे grains अनाज सैंपल्स की लंबाई और चौड़ाई देता है. PyPlot (plt) और PCA पहले से इम्पोर्ट किए जा चुके हैं.

Instruktioner

100 XP
  • अनाज के मापों का स्कैटर प्लॉट बनाएँ. यह आपके लिए पहले से किया गया है.
  • model नाम से एक PCA इंस्टेंस बनाएँ.
  • grains डेटा पर मॉडल फिट करें.
  • model के .mean_ एट्रिब्यूट का उपयोग करके डेटा के mean के कॉर्डिनेट्स निकालें.
  • .components_[0,:] एट्रिब्यूट का उपयोग करके model का पहला प्रिंसिपल कंपोनेंट प्राप्त करें.
  • plt.arrow() फंक्शन का उपयोग करके स्कैटर प्लॉट पर पहले प्रिंसिपल कंपोनेंट को एरो के रूप में प्लॉट करें. आपको पहले दो आर्ग्यूमेंट्स mean[0] और mean[1] निर्दिष्ट करने होंगे.