PCA su un dataset più grande
Ora applicherai la PCA a un campione ANSUR un po' più grande con 13 dimensioni, già caricato come ansur_df. Il modello addestrato verrà usato nel prossimo esercizio.
Dato che non useremo direttamente le componenti principali, non c'è bisogno di trasformare i dati: è sufficiente eseguire il fit di pca ai dati.
Questo esercizio fa parte del corso
Riduzione della dimensionalità in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea lo
scaler. - Standardizza i dati.
- Crea l'istanza
PCA(). - Esegui il fit sui dati standardizzati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
# Scale the data
scaler = ____
ansur_std = ____
# Apply PCA
pca = ____
pca.____