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Exercises

PCA による穀粒測定値の相関除去

前の演習で、穀粒の幅と長さの測定値に相関があることを確認しました。ここでは、PCA を使ってこれらの測定値の相関を取り除き、相関除去後の点をプロットして、Pearson の相関係数を計算します。

คำแนะนำ

100 XP
  • sklearn.decomposition から PCA をインポートします。
  • model という名前で PCA のインスタンスを作成します。
  • model の .fit_transform() メソッドを使って grains に PCA 変換を適用し、結果を pca_features に代入します。
  • 最初の 2 列である pca_features を取り出してプロットし、Pearson の相関を計算する後続のコードは用意されています。結果を見るために Submit を押してください！