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ग्रेन डेटासेट का t-SNE विज़ुअलाइज़ेशन

वीडियो में, आपने iris डेटासेट पर t-SNE का उपयोग होते देखा। इस अभ्यास में, आप ग्रेन सैंपल डेटा पर t-SNE लगाएँगे और स्कैटर प्लॉट की मदद से बनने वाले t-SNE फीचर्स को देखेंगे। आपको ग्रेन सैंपल्स का एक array samples और एक लिस्ट variety_numbers दी गई है, जो हर ग्रेन सैंपल की variety संख्या बताती है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.manifold से TSNE इम्पोर्ट करें.
  • learning_rate=200 के साथ model नाम का एक TSNE इंस्टेंस बनाएँ.
  • model की .fit_transform() मेथड को samples पर लागू करें। परिणाम को tsne_features में असाइन करें.
  • tsne_features के कॉलम 0 का चयन करें। परिणाम को xs में असाइन करें.
  • tsne_features के कॉलम 1 का चयन करें। परिणाम को ys में असाइन करें.
  • t-SNE फीचर्स xs और ys का स्कैटर प्लॉट बनाएँ। पॉइंट्स को ग्रेन variety के अनुसार रंगने के लिए अतिरिक्त कीवर्ड आर्ग्युमेंट c=variety_numbers दें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import TSNE
____

# Create a TSNE instance: model
model = ____

# Apply fit_transform to samples: tsne_features
tsne_features = ____

# Select the 0th feature: xs
xs = tsne_features[:,0]

# Select the 1st feature: ys
ys = tsne_features[:,1]

# Scatter plot, coloring by variety_numbers
____
plt.show()
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