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演習

株式市場の t-SNE マップ

t-SNE は、各サンプルにラベルを付けられると、とても優れた可視化を提供します。この演習では、企業の株価データに t-SNE を適用します。得られた t-SNE 特徴量を企業名でラベル付けして散布図にすると、株式市場の“地図”が得られます。各企業の株価の動きは配列 normalized_movements として利用できます（すでに正規化済みです）。リスト companies には各企業名が入っています。PyPlot（plt）はインポート済みです。

指示

100 XP
  • sklearn.manifold から TSNE をインポートします。
  • learning_rate=50 を指定して、model という名前の TSNE インスタンスを作成します。
  • model の .fit_transform() メソッドを normalized_movements に適用し、結果を tsne_features に代入します。
  • tsne_features の列 0 と列 1 を選択します。
  • t-SNE の特徴量 xs と ys の散布図を作成します。追加のキーワード引数として alpha=0.5 を指定します。
  • 各点に企業名のラベルを付けるコードは plt.annotate() を使って用意済みです。そのまま Submit を押して可視化を確認してください！