特徴探索のためのPCA

前の演習で作成したPCAのパイプラインを使って、いくつかのカテゴリ変数がpoke_dfの分散にどのように関係しているかを可視的に探索します。これらのカテゴリ変数（Type と Legendary）は、別のDataFrameであるpoke_cat_dfに含まれています。

必要なパッケージとクラス（Pipeline(), StandardScaler(), PCA()）はすべて読み込まれています。

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Pythonで学ぶ次元削減

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Build the pipeline
pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
                 ('reducer', PCA(n_components=2))])

# Fit the pipeline to poke_df and transform the data
pc = ____

print(pc)

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